一、课题介绍森林承担着为人类提供氧气以及回收二氧化碳等废弃气体的作用，森林保护显得尤其重要。
但是每年由于火灾引起的事故不计其数，造成重大的损失。
如果有一款监测软件，从硬件处获得的图像中监测是否有火焰，从而报警，为人们灭火争取时间，显得尤其有价值。
二、技术原理本课题为基于颜色的火焰识别技术。
将彩色图像转化为HSV图像，当HSV三通道比例符合一定经验值的时候，就确定为火焰的像素，将目标变成白色，其余变为黑色。
结合形态学进行滤波，去除干扰面积。
再原图的基础上进行定位框出，并且进行预警。
三、运行图

基于STM32正点原子精英板的火焰识别追踪，识别到火焰则蜂鸣器报警

乌班图yolov3darknet环境下，110张火焰烟雾图片，labelimg数据标注软件，图片处理后的xml文件，训练前的相应配置文件，及训练后的文件。
附yolodarknet学习网址，训练说明网址，继续训练说明网址由于图片数量有限，同时受数据标注位置的影响，训练好的文件在识别有红色干扰的图片及视频的情况下，会将非火焰识别成火焰

（含源码及报告）本程序分析了自2016年到2021年（外加）每年我国原油加工的产量，并且分析了2020年全国各地区原油加工量等，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表，若干个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打开），直观的数据处理部分是图片以及html文件，可在地图中显示，数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。

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

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。