yolov5改进 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。 本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。

EMG肌电传感器EMG detector 是连接人体和电路的的桥梁，肌电传感器能够收集肌肉收缩的电信号，然后进行二次放大和滤波，输出的信号可以被 Arduino 识别。 您可以把此个信号添加到您的控制系统中。在待机模式下，输出电压为1.5V。 当检测到肌肉活动时，输出上升的信号，最大电压为3.3V。 您可以在3.3V或5V系统中使用这个肌电传感器。 特点: 能够兼容Grove接口 需要3.5mm插头的连接线 包含有6个可以随意使用的表面电极 电源电压:3.3V-5V 有1000mm长的数据线 无需额外的电源 硬件安装: 将 Grove - Base Shield 插入到 Seeeduino，然后将 Grove - LED Bar 连接到D8端口，将 Grove - EMG 传感器连接到A0端口。最后，把三个电极粘到你的肌肉上，并保持每个电极之间的距离。 下载演示代码后，初始化大约需要5秒钟，请先不要运动。您可以看到，当初始化时，Led Bar将会从10级转为0级。当Led Bar全部关闭时，您可以马上做一些动作。当你移动时，你可以发现Led Bar的级别会发生变化。 附件资料截图:

基于机器视觉的害虫种类及数量检测 一、研究目的 研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害爆发的时间，及时通知农业植物保护人员和农户进行合理地科学地预防。提高农作物产量和质量。 二、研究内容及结论 (1) 设计实现了一套可适用于野外的害虫捕获和图像采集装置。该装置放置在农业种植区域，24 小时进行害虫的诱杀和图像采集，同时，装置可以通过无线网络将害虫图像上传至农业监控中心虫类鉴别服务器，并进行害虫种类的识别，进行产区内害虫种类数目的信息收集。 (2) 开发了一套基于机器视觉的昆虫计数工作方法。开发了一套的适用于苍蝇粘板等包含多数昆虫设备的图像的基于机器视觉的昆虫计数工作方法。该方法首先对包含多数昆虫的图片进行二值化预处理，然后进行轮廓的查找，并进行轮廓的计数，得到的数目反映了图片中的昆虫数目的数量级。该方法适用于苍蝇粘板图像等包含多数昆虫虫体的图像上。 (3)

输入图片，对目标绘制包围盒仿真 仿真工程操作及其介绍，见文章：https://blog.csdn.net/weixin_46423500/article/details/130674948

资源介绍：本课题为基于MATLAB软件平台，可以导入到GUI界面，GUI界面有不同按钮，以及callback，可以根据自己的实际需求，联调回调函数。课题涵盖图形处理，语音信号处理，数学建模，信号调试，路径规划，大数据分析，机器学习，深度学习，模式识别等等。 适合人群：适用于MATLAB入门级别者，初学者，刚入职场者，菜鸟小白级别，大学生设计课程辅助等等。闻道有先后，术业有专攻，谢谢大家的支持，祝福大家学业有成，学习愉快！

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半导体的温度特性会使压阻式压力传感器的零点和灵敏度随温度而发生漂移,是造成压力传感器测量误差的主要因素。对于高精度压力检测系统,温度漂移已成为提高其系统性能的重要障碍,在环境温度变化较大的应用领域更是如此。文章在分析多种温补方法优缺点的基础上,提出了一种结合多项式曲线拟合和三次样条插值的温度补偿方法,可以较好地提高系统性能。

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