摘要：YOLOv5s在COCO数据集上的预训练权重可以检测出人体目标,然而对于特殊的人体姿态无法识别。提出了一种基于YOLOv5s与扩展卡尔曼滤波的跟踪器,当YOLOv5s能检测出人体目标时,对扩展卡尔曼滤波进行初始化,当YOLOv5s无法检测时,由扩展卡尔曼滤波进行跟踪,在先验结果创建候选区域,使用差异值哈希匹配出最优候选区域作为观测值,从而更新目标位置,实现人体检测的连续性。实验结果表明,在跟踪精度上所提出的跟踪器与“真实边界框”的重叠率为50.65%,中心位置误差为51.78像素,在实时性上优于KCF和TLD跟踪器,帧率比KCF跟踪器快了26 frame/s。

摘要：通过WIFI控制智能设备并采集家庭环境数据,设计了基于SI4463的新型物联网组网方式,实现无线通信模块对家庭WIFI网络节点进行扩展。由数据采集、设备控制单元、无线网关、智能手机终端组成。其中数据采集和设备控制单元由STM32、SI4463无线通信模块、设备模块和传感器组成,完成数据的收发、采集和设备的控制。无线网关主要由低功耗WIFI芯片RT5350和SI4463无线通信模块组成,完成对数据的处理、接收和发送。智能手机终端通过无线AP点(Access Point)发送和接收数据,并由Web浏览器进行解析和实时显示。

摘要：针对入室盗窃、非法入侵等违法犯罪行为的预防和调查取证,提出了一种基于Motion算法移动图像监控系统。该系统通过USB图像采集模块采集图像,开源的Motion算法实现了对采集到的图像进行比较,当相邻图像差异超过设定的阈值则判定为移动图像,RT5350处理中心将移动图像进行存储同时通过串口向STM32发送开启报警命令来开启报警,当超过设定时间间隔未检测到移动图像则通过串口向STM32发送关闭报警命令来关闭报警,Web客户端通过基于HTTP协议的Lighttpd服务器查看RT5350处理中心存储的图像。经多次测试系统运行稳定并且采集到移动图像时能开启报警,同时能通过Web客户端查看存储的移动图像,当超过设定的时间间隔未检测到移动图像时能关闭报警。

摘要：为了加快图像的传输速度,提出了一种基于Web的图像监控系统。该系统使用了基于Lighttpd的Web服务器与Web客户端建立连接并传输数据来加快图像数据的传输,另外对图像进行选择性存储,即只采集像素发生了变化的图像,减少存储的数锯,从而加快数据的传输。系统通过USB图像采集模块采集图像,由动态图像检测算法对图像进行处理并存储,客户端通过Web服务器获取存储的图像。