虹膜识别是当前应用最为方便和精确的一种。
虹膜识别技术被广泛认为是最具有发展前途的生物认证技术，未来的安防、国防、电子商务等多种领域的应用，也必然的会以虹膜识别技术为重点，市场应用前景非常广阔。
该书主要引见虹膜识别的算法和原理，从虹膜识别的本质和技术方面给予普及和提供研究思路。

易言语中维世纪模块，包含设备注册，预览，截图，中维云视通操作。
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海康威视综合安防平台提供了视频、一卡通、停车场等方面的能力开放。
基于平台开放的能力，第三方厂家和开发者可快速实现丰富的综合应用。
本文档详细描述了平台开放的API接口、调用方式、使用场景等内容。
用于指点开发者基于平台做二次开发。

：在现代家居安防系统设计中，采用ZigBee和ARM相结合，传感器输出的信号经过处理由支持ZigBee协议的CC2430收发模块传输至主机$3C2410，实现前端信号与后端控制器之间的无线连接；
主机根据节点情况判断家中有突发事件后，通过GSM／GPRS模块短消息通知主人或者物管中心，同时发出声光报警，并驱动摄像头抓拍现场图像，从而构成嵌入式的智能家庭安防系统．系统用以太网接人小区的局域网或互联网，实现家庭网络Internet接入，采用ZigBee和ARM9内核的处理器及／zc／oslI操作系统．与现有的安防系统相比，具无方便灵活及移植性好等特点

智能弱电安防监控图块.dwg

基于单片机的智能安防家居系统设计该项目包括原理图电路图程序源码演示视频讲解文档全套材料三分拿去超值了

基于QT5编写的安防视频监控，实现了多画面功能，这是我花了比较多的时间整理出来的，分数贵了点，不过是好东西。
拥有采集，录像，保存，拍照等功能。
是一个完整的工程，下载后直接可以运转

包含：电池柜大样图、静电地板大样图、机房玻璃隔断大样图、接地铜带做法大样图、机柜大样图、监控中心电视墙、信息发布LED大样图、视频监控零碎安装大样图、桥架安装大样图、会议零碎图、防雷接地零碎大样图、地感线圈施工图、门禁零碎大样图等等

基于Zigbee的无线安防零碎Labview上位机程序，可接收串口数据，实时监控。

在中国安防产业中视频监控作为最重要的信息获取手段之一，能对目标有效的提取是重要而基础的问题，因此本文在此背景下，围绕对监控视频的前景目标有效的提取问题，研究了关于1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；
2）带抖动视频；
3）静态背景下多摄像头对多目标提取；
4）出现异常事件视频的判断等问题。
给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
问题一是针对静态背景且摄像头稳定的情况下，如何对前景目标提取的问题。
在题目要求的基础上，通过对附件2中几组视频的分析，我们发现所有前景目标的运动短暂且光线明暗变化不明显。
由于传统的Vibe算法能抑制鬼影但是运行效果不理想，因此采用建立在帧差法上改进的Vibe算法模型求解问题。
并和传统的Vibe算法做对比，结果显示改进的Vibe算法明显优于传统的算法。
而且对我们的算法模型做了效果评价。
详细数据参考正文与附录。
问题二是在背景为动态（如有水波的产生）的情况下，对前景目标的提取问题。
在此问题中，由于动态背景存在使得提取出的图像帧具有大量的干扰噪声，对前景目标的识别和提取造成干扰，因此我们提出一种基于全局外观一致型的运动目标检测法。
在用Vibe算法对场景预检测的基础上，建立混合高斯模型分别对前景和背景进行全局外观建模，将运动目标检测出来，再引入超像素去噪，进一步优化结果。
详细结果参考正文与附录。
问题三是在问题一、二基础上的进一步深化。
问题一及问题二是建立在摄像机自身稳定的基础上，而问题三则是在摄像机抖动的情况下。
由于摄像机抖动一般具有旋转和平移，因此我们建立了坐标变换模型，以仿射变换作为模型基础，结合改进的高精度鲁棒的RANSAC算法提取前景目标，并对比灰度投影法，比较两种模型效果。
具体效果见正文与附录。
问题四是对前三个问题的综合应用。
运用基于混合高斯模型背景建模Vibe算法，对前景目标进行提取；
选出具有显著前景目标的参考帧，计算参考帧中显著前景目标所占的面积，并将此面积设定为阈值T，遍历所有的视频帧，计算其前景目标所占的面积，通过相减对比，判定显著前景目标。
若判定为显著前景目标则输出其所在视频帧中的帧号，并将显著前景出现的总帧数增加1。
问题五是针对多摄像头多目标的协同跟踪问题。
在问题二的混合高斯模型基础上我们建立了动态背景提取法，对不断变化的背景进行实时更新。
再利用单应性约束法对多目标发生重叠现象进行投影将重叠目标区分开来，对目标进行定位。
由于目标的不断运动，我们采用粒子滤波法对前景目标进行实时跟踪，通过多摄像头的协同通信完成对多前景目标的检测。
问题六是针对监控视频中前景目标出现异常情况时判断能否有异常事件的问题。
在基于稀疏表示的模型上，引入混合高斯模型用于学习不同类型的运动特征规律，然后通过各个单高斯模型中的均值建立一个相似矩阵作为字典。
以测试阶段生成的核矢量为基础，用该局部特征的核矢量计算基于稀疏表示的重构误差，并将其与已设定的阈值进行比较，如果重构误差大于阈值，则判为异常。

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。