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为了准确判断独居老人跌倒并且及时救助，设计开发了一种云智能实时检测系统。该云智能检测系统有效地集成了新型MEMS传感器、通信以及控制等先进技术，实现准确判断、实时检测和及时救助功能。系统通过检测装置采
通过研究中老年人常见的紧急事故——跌倒为研究对象，针对现有跌倒检测方法存在的诸多问题，我们设计了一种基于压力传感器的跌倒检测系统，该系统包含压力采集模块，基于微处理器的数据处理模块，无线通信模块和后台
皮肤颜色是人脸检测、定位、跟踪时的一种十分有效的特征,而且裸露的皮肤区域也是色情图像的最重要 特征之一。为了有效地进行图像的皮肤检测,提出了一种新的肤色检测方法。该方法首先通过统计1 809 502个
提出一种基于阶梯相位环空间像主成分分析的光刻投影物镜波像差检测方法。通过对相位环空间像进行主成分分析和多元线性回归分析,构建了空间像光强分布与波像差之间的线性模型,并基于该模型实现了波像差检测。与使用
目前,跌倒检测方法最常见的是视频图像分析法和穿戴式装置检测法。前者使用视频摄像头,不能保证用户隐私安全;后者是传感器装置,需要基站来服务,外出时易忘记佩戴。使用智能手机进行跌倒检测是一个可行的且有很大
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数值分析中改进的欧拉方法，实验代码下载，
采用SSD跌倒检测,CPU每帧速率90MS,以前需要180MS每帧,改进比较大,可以参考
针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及AdaBoost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YC
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