这是一篇关于人脸表情识别的论文，内附有源代码以及一篇非常好的论文（实时检测)，代码已经过测试可用，自己编的，希望可以对初学的人有所帮助
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采用OpenCV3.4.2开源库，基于混合高斯模型（GMM）实现监控视频移动物体实时检测，使用OpenCV默认的行人检测模型实现了监控视频的行人检测，将两种功能集成到C++的MFC界面中，通过打开摄像头、开始监测、停止监测和关闭摄像头按钮进行操作。
PS:可使用X64文件夹-＞Debug文件夹下的.exe文件查看执行效果，在使用代码时需更改OpenCV的相关路径，使用X64平台运行。
PS:可使用X64文件夹-＞Debug文件夹下的.exe文件查看执行效果，在使用代码时需更改OpenCV的相关路径，使用X64平台运行。
2024/9/22 2:28:34
94.57MB
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研究了实时高精度激光光斑检测方法。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
2024/8/11 7:22:26
4.02MB
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基于face_recognition库，能够实现调用摄像头实时检测人脸位置，进行注册，将注册图片存入data文件夹，能够同时识别多人，识别速度在1秒以内。
已通过pyinstaller封装成exe，解压后打开FaceR.exe即可使用，源代码在faceR.py中。
若需要源代码可以前往“基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码”进行下载。
已通过pyinstaller封装成exe，解压后打开FaceR.exe即可使用，源代码在faceR.py中。
若需要源代码可以前往“基于face_recognition和OpenCV的人脸识别程序源代码”进行下载。
2024/7/29 14:24:39
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针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；
在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；
最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。
2024/6/16 8:03:38
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本文研究了一种基于多传感器的，可穿戴的，实时检测老年人日常运动状况的嵌入式系统，可以及时准确地检测到老年人因为意外而发生的跌倒状况，并发出报警求救信息，将老人发生意外跌倒的位置和求救信息发送至监护人，以便可以对老人进行及时的救助，使得因跌倒对老人造成的伤害降至最低限度。
经实验分析，本文设计的跌倒检测系统误报率和错报率较低，具有较高的准确性和可靠性。
经实验分析，本文设计的跌倒检测系统误报率和错报率较低，具有较高的准确性和可靠性。
2024/6/8 7:11:02
2.47MB
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为满足对真空度断路器实时检测的需求，利用电磁波检测法实现了真空断路器真空度在线监测装置。
文章首先分析真空灭弧室局部放电机理，局放电磁波信号特征为装置设计提供初始参考依据。
其次介绍了信号调理电路，通讯接口电路等主要硬件设计方案。
进行了工程实际验证，装置实现在不改动真空开关主体结构及运行状态的前提下的真空度实时在线监测。
文章首先分析真空灭弧室局部放电机理，局放电磁波信号特征为装置设计提供初始参考依据。
其次介绍了信号调理电路，通讯接口电路等主要硬件设计方案。
进行了工程实际验证，装置实现在不改动真空开关主体结构及运行状态的前提下的真空度实时在线监测。
2024/5/28 3:07:56
775KB
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优秀论文及配套源码。
Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。
任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。
该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。
本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。
仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。
Hilbert-Huang变换(HHT)是一种新的非平稳信号处理技术，该方法由经验模态分解(EMD)与Hilbert谱分析两部分组成。
任意的非平稳信号首先经过EMD方法处理后被分解为一系列具有不同特征尺度的数据序列，每一个序列称为一个固有模态函数(IMF)，然后对每个IMF分量进行Hilbert谱分析得到相应分量的Hilbert谱，汇总所有Hilbert谱就得到了原信号的谱图。
该方法从本质上讲是对非平稳信号进行平稳化处理，将信号中真实存在的不同尺度波动或趋势逐级分解出来，最终用瞬时频率和能量来表征原信号的频率含量。
本文研究了基于HHT的暂态电能质量扰动检测方法，介绍了HHT的基本原理和利用HHT检测电能质量多扰动信号的实现方法。
仿真试验表明该方法可以实时检测扰动的起止时刻，持续时间和扰动幅度，适用于电能质量多扰动的监测和辨识系统。
2024/4/24 17:22:28
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通过opencv-python调用摄像头,传入YOLACT模型进行实时在线的目标检测和MASK标记.详见博客https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103574125
2024/4/22 1:38:03
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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