针对目前五指仿人五指机械手控制方式的局限性，我们设计了一种以操作人员体感手势图像为输入控制信号，操控五指仿人五指机械手的手指按照体感手势进行实时地动作的机械手控制系统。
系统首次采用LeapMotion作为体感设备采集手势数据；
利用计算机程序分析体感数据，发现手势并进行判别；
运用MSP430单片机设定体感手势对应的控制指令；
五指仿生机械手按照单片机的控制指令，完成指定的动作。
经过实际装置测试，五指仿真机械手的手指可以按照体感手势进行实时地动作。
本项目包含三部分内容（1）基于LeapMotionAPI所编写的手势判断处理模块，该程序在LeapAPI自带的Gesture之外，可识别“剪刀”“石头”“布”“竖起大拇指”等4种手势。
（2）LeapMotion上位机与MSP430G2553单片机串口通信程序。
（3）MSP430G2553接收上位机传来参数并产生相应PWM波控制舵机程序。
上位机开发环境：Win7+VS2013语言C++单片机开发环境：Win7+CCSV5.5语言C本项目受中国石油大学（华东）大学生创新训练项目支持
系统首次采用LeapMotion作为体感设备采集手势数据；
利用计算机程序分析体感数据，发现手势并进行判别；
运用MSP430单片机设定体感手势对应的控制指令；
五指仿生机械手按照单片机的控制指令，完成指定的动作。
经过实际装置测试，五指仿真机械手的手指可以按照体感手势进行实时地动作。
本项目包含三部分内容（1）基于LeapMotionAPI所编写的手势判断处理模块，该程序在LeapAPI自带的Gesture之外，可识别“剪刀”“石头”“布”“竖起大拇指”等4种手势。
（2）LeapMotion上位机与MSP430G2553单片机串口通信程序。
（3）MSP430G2553接收上位机传来参数并产生相应PWM波控制舵机程序。
上位机开发环境：Win7+VS2013语言C++单片机开发环境：Win7+CCSV5.5语言C本项目受中国石油大学（华东）大学生创新训练项目支持
2024/3/13 13:10:12
1.43MB
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该资源是训练好的yoloV3的模型，下载该资源并放置到准确位置，即可运行官方demo，为了大家方便下载，故上传。
2024/3/13 0:16:38
443.73MB
1
(车牌识别)该文档主要是传入一张车头包含车牌的照片，便可识别车牌输出字符串，模型通过自己训练(赚点积分花)
2024/3/12 12:41:43
207.22MB
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决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛应用。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究者J.RossQuinilan提出了ID3[5-2]算法以后，决策树在机器学习、数据挖掘邻域得到极大的发展。
Quinilan后来又提出了C4.5，成为新的监督学习算法。
1984年几位统计学家提出了CART分类算法。
ID3和ART算法大约同时被提出，但都是采用类似的方法从训练样本中学习决策树。
2024/3/11 4:56:35
1.4MB
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MIT-CBCLCarDatabase车辆训练数据集516张128*128bmp和ppm格式车辆数据集
2024/3/8 6:50:53
18.14MB
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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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