简介:为克服现有的安全带报警系统存在的不足,提出了一种安全带佩戴视觉检测系统并通过MATLAB实现.该系统首先把采集到的彩色图像转化为灰度图像并进行预处理,然后设计了合适的感兴趣窗口(WOI),用该WOI对灰度图像进行截取,以削减图像数据运算量,同时有效排除了其他区域的干扰,增强了安全带特征.选取合适的全局阈值进行图像分割,计算得到的二值图像中的亮点比率,与设定的亮点比率阈值进行比较,从而判别出安全带是否佩戴规范.再利用MATLABR2012a软件开发了安全带佩戴视觉检测系统软件,实现了对安全带佩戴规范与否的检测.最后,试验选取不同乘员身穿不同衣物,在不同光照环境下进行图像采集与检测试验,总体正确识别率达98.3%.试验结果表明,该检测系统快速有效,具有较强的鲁棒性和实时性.
简介:摘要:目的 研究智能手表佩戴时间对细菌数量的影响。方法 30名志愿者进行佩戴智能手表实验。在佩戴手表前、手表消毒后和佩戴后1、4、12、24h分别进行接触皿采样,37℃恒温培养箱内培养48h,计数平板菌落数(CFU)。比较不同手表佩戴时间与细菌数量的关系。结果 消毒前的智能手表细菌数量25.5±0.3 CFU,消毒后智能手表细菌数量4.3±0.5 CFU,消毒前细菌数量明显高于消毒后细菌数量(P<0.05)。佩戴1h后,检出菌落数为10.3±0.2 CFU;佩戴4h后检出菌落数为36.6±0.5 CFU;佩戴12h后检出菌落数为69.6±0.4 CFU;佩戴24h后检出菌落数为120.3±0.7 CFU。手表接触皮肤面细菌数量随着佩戴时间延长而增加,Spearma 相关系数为0.912,呈高度相关,相关系数有统计学意义(P <0.05)。结论:但是随着佩戴时间的延长,手表接触皮肤面的细菌数量显著增加,且细菌数量与佩戴时间高度相关。