性能测试分类性能测试压力测试 压力测试是指当硬件资源如cpu、内存、磁盘空间等不充足时对软件稳定性的检查。 压力测试属于负面测试（Negative testing），使大量并发用户/进程加载软件以使系统硬件资源不能应付。这个测试也被称为是疲劳测试（Fatigue testing），通过超出其能力的测试来捕获应用程序的稳定性。 压力测试的主要思想是确定系统故障，关注系统如何优雅地恢复正常，这
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2024-01-05 22:09:32
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目录1 项目介绍2 代码实现2.1 导入库2.2 定义68个关键点2.3 定义eye_aspect_ratio()2.4 定义参数2.5 定义阈值2.6 定义次数2.7 创建检测器2.8 &n
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2024-06-05 06:08:02
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人脸识别检测运用模块：opencv-python、dlibopencv-python调用摄像头，储存图像。dlib调用已训练好的人脸特征图，与图像结合。以下代码为初始学习代码，我的科研目的是，在此基础上加入其他特征，提高疲劳精确度。 脸谱64特征点#开始导入需要的模块
import cv2#调用摄像头
import dlib#调用识别检测库
from math import
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2023-10-03 14:52:08
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疲劳驾驶的后果有多严重？当驾驶员轻微疲劳时，他们的思维和动作会变得迟缓，导致操作不及时。当驾驶员重度疲劳时，他们可能会忘记操作或不自觉打瞌睡，甚至失去对车辆的控制能力。据英国交通研究实验室统计，每年因驾驶疲劳导致的路面交通事故约占全事故率的10%。驾驶员需要一种能检测到疲劳行为的方法，如通过语音、震动、警报等方式，及时提醒驾驶员调整状态，减少交通事故发生。 现阶段，对疲劳驾驶的检测研究主
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2023-09-15 15:10:48
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VSCODE通过MinGW和CMake搭建OpenCV本文主要做自学记录作用，若侵权留言删 参考文献：VScode搭建OpenCV环境；VS code配置C/C++、OpenCV(Windows)；将 VSCode 打造成 OpenCV 的 IDE（C++，window10 1803）；1、前言VSCODE属于编辑器，不带编译功能，因此需要借助MinGW，CMake来对OpenCV进行编译，编译的
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2024-04-03 12:47:27
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# Python 实现疲劳检测的完整指南
## 一、流程概述
在今天的工作中，越来越多人面临疲劳问题，导致生产效率下降，因此开发疲劳检测系统显得尤为重要。接下来，我会指导你如何用 Python 实现一个简单的疲劳检测系统。整体流程如下表所示：
| 步骤 | 内容 | 需要的工具/库 |
|------|--------
文章目录疲劳检测原理检测工具代码思路代码修改代码检测结果 疲劳检测原理因为人在疲倦时大概会产生两种状态： 眨眼：正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次，每次眨眼大概0.2-0.4秒，如果疲倦时眨眼次数会增多，速度也会变慢。打哈欠：此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度，眨眼频率，以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。检测工具dlib ：一个很经典的用于图像处理的开
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2023-12-27 08:14:44
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文章目录杂谈实现步骤核心算法交互界面界面代码检测效果源代码 杂谈最近发现视力下降严重， 可能跟我的过度用眼有关，于是想着能不能做一个检测用眼疲劳的，灵感来自特斯拉的疲劳检测系统。效果如下：实现步骤实现核心算法制作交互界面设计交互逻辑核心算法疲劳检测算法讲解： 利用dlib 人脸检测算法来捕获人脸的关键点数（68个关键点） 获取眼睛和嘴巴的点位置眼睛疲劳计算公式 利用欧拉距离计算 dist = (
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2024-06-09 09:50:00
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1. 疲劳状态检测1.1 根据嘴的状态检测使用基于Haar特征的Adaboost算法训练分类器，实现嘴的正常状态和张嘴状态的区分，再针对区分结果实现二次处理，计算嘴的张开程度，判定是否处于疲劳状态处理方法： 选取打哈欠及各种张嘴时的嘴部图像为正样本，选取脸部其他部分图像为负样本，正样本和负样本图像均从网上搜索得到，正样本图像250张，大小统一缩放为24×24，负样本图像550张。1.2 驾驶员疲劳
闲暇之余做了一个简单的疲劳检测系统。方案：首先获取重要的关键点位，需要眼部的和嘴部的。对于眼部的如下：分别采用眼部6个点位计算纵横比，超过连续三帧小于0.2判断为疲劳。分别采用眼部6个点位计算纵横比，超过连续三帧小于0.2判断为疲劳。分别采用眼部6个点位计算纵横比，超过连续三帧小于0.2判断为疲劳。（注意，上图的数字序号是dlib算法的编号，与我的项目所使用的PFLD算法不同）对于嘴部的如下：采用
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2023-11-29 09:28:04
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随着车辆保有量越来越多，我们时不时会看到有关交通事故的新闻，而且这些事故多数与大货车有关，以至于大货车成了很多人眼中的“马路杀手”。根据沃尔沃卡车事故研究小组调查数据表明，90%的卡车事故都或多或少是因为驾驶失误而发生，比如事故车辆的驾驶员一时分心或错误判断车速。那么，有没有可能通过一些手段来降低这种事情的发生呢？于是，各种辅助驾驶系统开始进入人们的视野。例如，在卡车上配备更高级的安全设备与安全系
要建立“用Python建立舆情自动监测系统”，首先我们需要理解这个系统的背景定位。随着社交媒体和网络评论的迅速增长，舆情事件的传播速度也空前加快。及时捕捉和处理舆情信息，对企业和组织的声誉管理至关重要。
### 背景定位
在这个背景下，舆情自动监测系统应运而生，可以帮助我们快速识别并分析网络上的舆情信息。以下是该问题的演进过程：
1. **初期（2010年前）：** 舆情信息主要通过报纸和电视
· 驾驶员状态监测系统(DMS)演示模型包括艾迈斯半导体的3D光学传感和面部识别技术· 可监测驾驶员视线方向的Eyeware人眼追踪软件· 3D图像和3D头部姿态预测支持精准监测“瞌睡”问题，能够及时监测到2D系统无法识别的驾驶员疲惫状态· 汽车制造商可以借此演示模型打造疲劳和注意力分散警报，以及平视显示(HUD)等应用的概念验证设计中国，2020年12月10日——全球领先的高性能传感器解决方案供
PyQt5模拟电梯运行电梯运行策略： 1.电梯上行：只处理上楼事件，若有下楼事件，则记录在downFloorList中，待上楼事件处理完后，再处理下楼事件 2.电梯下行: 与上行反之# coding=utf-8
import sys
import sys, os
if hasattr(sys, 'frozen'):
os.environ
疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一，为了提高驾驶安全性，科技日新月异，疲劳驾驶监测报警摄像机因其先进的技术而成为关注焦点。疲劳驾驶监测报警摄像机采用先进的人脸识别技术和人工智能算法，能够实时监测驾驶员的状态。通过对驾驶员的眼部运动、眨眼频率、头部姿势等细微变化进行分析，识别疲劳驾驶的迹象。一旦监测到驾驶员出现疲劳驾驶的情况，报警摄像机会立即发出警报，提醒驾驶员采取措施避免事故的发生。这种疲劳驾驶
原创
2024-03-02 09:45:54
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全媒体时代下，监测舆情已然成为政企单位的一门必修课，不论是排查潜在舆情风险，还是在舆情发生后，更好的追踪和分析其动态，都离不开有效的舆情监测工作开展。鉴于此，为助力于各位更好的开展网络舆情工作，小编对网络舆情的监测渠道以及手段进行了如下整理，可供参考。一、网络舆情监测渠道 1.搜索引擎：相信大家都很清楚，这是比较传统的监测网络舆情监测的渠道，虽然方法比较老旧，但操作起来比较简单，有足够的的人力即可
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2023-11-08 20:56:15
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一、并发和在线并发：指多用户在同一时刻，共同执行某一操作；并发测试要求比较严格，着重考察系统的瞬间压力**在线：多用户在一段时间内对系统执行操作（是指多用户在线去循环操作某一动作）二、请求响应时间是指从客户端发送一个请求开始计时，到客户端接收到从服务器端返回的响应结果计时结束。在一些工具中，请求响应事假通常称为TTLB（Time to last byte:从发送第一个请求开始，到客户端收到最后一个
第一天GBKUTF-8格式转换 从默认的utf-8转换成gbk s = "你好"
s_gbk = s.encode("gbk")
print(s_gbk)
print(s.encode())
gbk_to_utf8 = s_gbk.decode("gbk").encode("utf-8")
print("utf8",gbk_to_utf8) 调用sys模块
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2024-08-14 13:16:09
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经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠（嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态）、眨眼（或眼睛微闭，此时眨眼次数增多，且眨眼速度变慢）、点头（瞌睡点头）。1、首先是检测眨眼，可以通过landmark点的标号直接定位眼睛位置，经实验验证，该一系列的点能够准确定位。下面重点分析一下眼部，68点landmark中可以看到37-42为左眼，43-48为右眼，如下图所示： 人脸关
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2023-07-10 14:39:54
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运行效果图
基于Python的微博大数据舆情分析，舆论情感分析可视化系统 系统介绍微博舆情分析系统，项目后端分爬虫模块、数据分析模块、数据存储模块、业务逻辑模块组成。先后进行了数据获取和筛选存储，对存储后的数据库数据进行提取分析处理等操作，得到符合需要的结构化数据，将处理后的数据根据需要进行分析，得到相关的可视化数据，然后提供对应的接口给前端页面，显示在项目的前端页面中。使用flask进行整
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2023-10-19 08:43:10
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