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Identification_smoke
- 烟雾粒子的识别及其激光散射特性的 蒙特卡罗模拟-Identification of the smoke particles and the laser scattering of Monte Carlo simulation
control-system
- 利用Cerebot MX4开发板作为本系统的核心控制单元，热释电人体红外传感器、光电传感器及烟雾传感器构成检测单元，键盘和液晶显示组成人机交互界面，LED报警灯和语音模块为声光报警执行单元，无线收发模块为传感器与Cerebot MX4之间的通讯单元。当检测单元检测到信号时，由检测单元传给控制单元，控制单元进行分析和处理并控制声光报警执行单元产生声光报警，同时将实时信号由GSM模块以短信的形式发送给指定手机，显示单元实时显示宿舍内的安防情况，通过按键进行主人身份唯一识别控制系统的运行，另外，系统
last.dpj
- 全方位智能备忘提醒装置实现五大功能：日常备忘设定功能，以远程短信，近距离语音来实全方位备忘提醒装置的程序代码，现日常备忘。访客来员识别功能，以远程发送即时照片，近距离语音短信提醒，实现远程照片识别身份，近距离即时开门迎客功能。温度提醒功能，设定白天黑夜温度正常值，超过正常值，进行语音短信提醒，实现温馨生活起居。烟雾提醒功能，以监测烟雾，语音提醒吸烟有害健康，提高生活质量，让生活更健康。安全警报功能，当忘记关煤气导致煤气泄漏，监测将及时发送远程警报短信提醒，同样近程语音播报，实现安全防范于未然。总
KVPR
- 韩国启明大学计算机与模式识别实验室有关视频烟雾检测的论文。-Korea Keimyung University Computer Laboratory of Pattern Recognition and smoke detection paper about the video.
BP1_txt
- 利用BP分类器对烟雾图像进行识别，并将结果存储到TXT文档中。-BP classifier use smoke image recognition, and stores the result TXT document.
zhinengjiajukongzhiqicx
- 智能家居控制器，单片机使用是的STC89C52.传感器有红外识别传感器、烟雾传感器。还有短信模块报警，时钟显示，继电器驱动模块和LCD12864液晶显示。-Smart home controller, MCU is a STC89C52. Sensor with infrared identification sensors, smoke sensors. There SMS module alarm clock display, relay driver module and LCD12864
track
- 该程序是我多年的经验总结以及代码，实现了全景目标跟踪、火焰识别、烟雾识别、起立坐下行为判断、越界闯入、徘徊、违规停车等多种智能功能一体化，粒子滤波、贝叶斯分类器、随机森林等多种在线学习机制，还有传统的camshift、meanshift、光流法、卡尔曼滤波、struck、KCF、TLD、CT、区域匹配，相位相关、轮廓跟踪等多种算法-The program is my many years of experience and code, the realization of the panora
DataSmoke-master
- 通过视频摄像头来处理对监测区域的实时烟雾识别-Through a video camera to handle real-time smoke of monitoring area
SmartMonitor-master
- 通过视频摄像头来监控工地烟雾，做到对人的安全识别(Smoke through a video camera to monitor site, identify the safety of the people)
cnn_evaluation_smoke-master
- 此代码简单易学，能有效检测烟雾，识别率高，机器学习。(This code is easy to learn, can effectively detect smoke, high recognition rate, machine learning.)
MATLAB火灾识别
- 基于matlab的火灾检测识别，烟雾报警，火焰检测，有GUI设计界面，通过几何参数判别，即面积增长率，角度等。完美运行。(Based on Matlab fire detection and identification, smoke alarm, flame detection, Gui design interface, through the geometric parameters, that is, area growth rate, angle and so on. It works
MATLAB火灾火焰烟雾识别（源码）
- 本课题为基于matlab的火灾检测识别，烟雾报警，火焰检测，有GUI设计界面，通过几何参数判别，即面积增长率，角度等。完美运行。(Based on Matlab fire detection and identification, smoke alarm, flame detection, Gui design interface, through the geometric parameters, that is, area growth rate, angle and so on. It w
Matlab火焰火灾烟雾识别系统[带参数，GUI界面]
- 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的毕设选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。(1.Topic introduction This design
新建文件夹
- 检测火灾，本课题为基于matlab的火灾检测识别，烟雾报警，火焰检测，通过几何参数判别，即面积增长率，角度等。完美运行。(Detection of fire, this topic is based on the MATLAB fire detection and recognition, smoke alarm, flame detection, through the geometric parameters, that is, area growth rate, angle and so
Matlab火焰烟雾检测(GUI)
- Matlab火焰烟雾检测(GUI) 本设计为基于matlab的烟雾火焰火灾识别系统，可读取视频或者图象，检测出是否有烟雾火焰，具备一个人机交互式GUI界面，功能强大，识别准确，同时配备相对应的操作说明和运行效果图，直接运行GUI文件即可完美运行。另外，诸如车牌，人脸，图象去雾，压缩，水印，疲劳检测，人数统计，声音信号处理等均可做技术交琉，欢迎一起探讨。(Matlab flame smoke detection (GUI) This design is a smoke and flame fi
smoke
- 用于识别火灾烟雾 , 火灾先有烟雾后有火, 监测烟雾比监测明火重要的多. 本数据集含有图片400多张, 包括标注好的txt文件, 可以直接用于yolo训练.(Used to identify fire smoke, fire smoke first and then fire, monitoring smoke is more important than monitoring open fire. This data set contains more than 400 pictures,
MATLAB烟雾火焰识别GUI界面
- 一、课题介绍 本设计为基于MATLAB的火焰烟雾火灾检测系统。传统的采用颜色的方法，误识别大，局限性强。结合火焰是实时动态跳跃的，采用面积增长率，角点和圆形度三个维度相结合的方式判断是否有火焰。该设计测试对象为视频，通过下一帧和上一帧的差异发现是否有火情，并可发出语音报警。本设计带有一个人机交互式GUI界面，界面友好。是个不错的bishe选题。 二、算法流程 结合火焰的面积增长率，角点和圆形度三个维度综合判断。并且得出每帧图像火焰部分的该三个参数，实时显示在GUI上。 三、GUI界面设计(Thi
MATLAB火焰烟雾检测[基于颜色，注释详细]
- 此课题在MATLAB基于颜色进行火焰或者烟雾的检测,先定位出火焰或者烟雾的位置,然后进行识别(This topic in Matlab based on color detection of flame or smoke, first locate the location of flame or smoke, and then identify)
S1IM159.【已完成】基于SVM的烟雾识别系统
- 基于SVM的烟雾识别系统 运动区域提取使用的是 自适应混合高斯背景建模 特征算法使用的是 HOG+LBP 机器学习方法使用的是 scikit的SVM(Smoke recognition system based on SVM The moving region extraction uses adaptive Gaussian mixture background modeling feature algorithm, hog + LBP machine learning method