本文提出了利用分子体系的激光诱导热助振动荧光光谱(LITVy)实现燃烧温度测量新技术。
建立了分子激发态振动能级粒子碰撞能量弛豫模型,研讨了BaCl分子的LITVF光谱特性,通过517nm波长选择激发C2Π1/2(υ′=1)←→X2Σ(υ″=0)跃迁,对液化石油气/空气预混层流火焰温度进行了实验测量。
结果表明,对BaCl分子,该方法的测量精度可达σT=30K。
建立了分子激发态振动能级粒子碰撞能量弛豫模型,研讨了BaCl分子的LITVF光谱特性,通过517nm波长选择激发C2Π1/2(υ′=1)←→X2Σ(υ″=0)跃迁,对液化石油气/空气预混层流火焰温度进行了实验测量。
结果表明,对BaCl分子,该方法的测量精度可达σT=30K。
2019/5/13 23:28:41
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火焰的数据集，里面有1553张图片，含有标注好的txt和xml文件，本人标注，用yolov5训练，mAP@.5为0.953,mAP@.5:.95：为0.679
2022/10/5 23:40:57
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本方法主要使用了图像的颜色特征和尺度不变特征SIFT以及加速鲁棒特征SURF对候选区域进行筛选，并结合火焰的运动特性来判断。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
系统由以下三部分构成：1）提取火焰候选区域；
2）构建视觉词典，通过颜色纹理特征对候选区域进行分类；
3）时间维度上验证。
相比于现有的火焰检测算法，本方法能够愈加高效准确地检测出视频中的火焰。
另外，我们收集并发布了目前为止最大的火焰检测数据集。
我们相信这对于火焰检测领域的科研和实际应用都是很有帮助的。
2021/3/18 10:35:03
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大一的时候学习raptor的老师布置一个大作业，我们就做了简化版的捕鱼达人，不过该有的功能都有，用鼠标控制火焰的挪动。
2015/6/1 3:21:33
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VS2017+opencv写的火焰检测,带检测视频哦,亲测可用，VS建树的空项目，OPENCV环境配置参考网上
2018/8/10 8:05:48
4.26MB
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包含几个Fire的素材图片和unity中或的预制体prefab，图片属于火焰序列，可以基于unity的粒子系统，制造正在火正在燃烧的动态效果。
2022/9/7 5:49:20
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内容概要：yolov5火焰识别模型完整项目，采用C/S结构。
项目分为前端代码，用vue编写；
后端代码，用python编写，做成api接口。
灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。
源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。
适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员能学到什么：可以快速出效果。
阅读建议：详情请查看文章引见:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254
项目分为前端代码，用vue编写；
后端代码，用python编写，做成api接口。
灵活性大，与模型解耦合，后续可以放自己训练好的模型，不再修改代码或者少量修改代码。
源代码：yolov5模型部署到web端，文档齐全，包含如何安装环境，如何运行项目，如何使用。
适合人群：学生、具备一定编程基础，工作1-3年的研发人员、想入门人工智能的爱好者、科研人员能学到什么：可以快速出效果。
阅读建议：详情请查看文章引见:https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125503254
2015/7/23 17:04:01
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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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