行人检测是实现智能交通与客流监控的关键技术，深度学习方法训练模型已经在行人检测领域取得了良好的效果。但是当训练样本质量不佳时，训练的模型往往不能得到令人满意的效果。为了提高雾霾天气与曝光较强环境下的行人检测效果，提出了将暗通道去雾算法应用于深度学习的样本预处理中，并使用快速深度卷积神经网络训练行人检测模型。在实验中，首先对10000张样本图片采用暗通道去雾算法进行预处理，之后分别使用有无暗通道去雾算法预处理的样本图片训练模型，最后比较这两种模型在不同场景下的模型检测准确率。实验结果表明，使用暗通道去雾预处理后的样本训练得到的深度模型具有更好的检测效果，在多种场景下的检测率都得到提升。

基于STM32的智能家居项目：通过lcd采集温湿度和MQ-2烟雾传感器的数据实时显示到0.9寸液晶屏上，并且当温度或者烟雾浓度达到阈值蜂鸣器报警

有借鉴了两个源代码，并对CSS部分进行了修改。祝学弟学妹们都顺利通过B测。做的是网页版的雾霾探测。

通过yolov5实现火焰、烟雾识别或者检测： 1.如果需要训练数据集，可在我的资源列表中查找 并下载 2.内附数据集转换demo，可实现将json转换为yolo需要的.txt格式 3.内附整个训练过程中需要修改的文件及步骤相关的详细教程 4.本项目存放了我已经训练好的权重，可以直接进行预测 5.如有其他需要，可直接与我联系 本项目适合刚入门目标检测的小白、学生和研究员，直接下载可用，保姆级教程，感觉好的话欢迎点赞支持昂！

本设计采用STC89C52为核心控制器，利用气体传感器MQ-2、ADC0832模数转换器、DS18B20温度传感器等实现基本功能。通过这些传感器和芯片，当环境中可燃气体浓度或温度等发生变化时系统会发出相应的灯光报警信号和声音报警信号，以此来实现报警，智能化提示。附件里面还包含完整的设计论文. Altium Designer画的烟雾报警器电路原理图和PCB图如下: 制作出来的实物图:

基于局部直方图去雾算法MATLAB

测试过、有些小问题、具体可以下载测试。智慧点餐扫码点餐小程序系统。

Image Processing Author：zhiyu-Lin Date：2018-7-25 E-mail: Description: 数字媒体课程大作业，用django实现交互界面 环境 python>=3.5 django==2.0.4 opencv-python==3.4.0.12 numpy==1.13.1 PIL==4.2.1 pip install -r requirements.txt 实现功能 改变图像对比度、饱和度、亮度-opencv库辅助完成 图像接缝裁剪-seam carving算法实现 图片去雾-暗通道去雾算法 运行 #命令行输入 python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 #在浏览器输入 localhost:8000/hello 结果 通过滑动条来调节图片对比度、亮度和饱和度，三种效果可重复叠加。 在size输入框中输入裁剪

MATLAB设计：视频和图像去雾系统（GUI，源码，万字技术文稿）

介绍空气采样早期烟雾探测报警系统的 基本工作原理，分析在通信机房电气工程设计中选择 空气采样早期烟雾探测系统的适用性． 并通过实际工 程案例，分析、比较采用空气采样早期烟雾探测报警 系统的优点