不要在一个地方摔倒第二次

最新推荐文章于 2025-03-21 21:24:09 发布
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#Hibernate #DAO #SQL

这几天老发现一个问题，一个字段在update时，明明从页面已经获得值，但是在 dao写入数据库时，无法写入，而且hibernate的sql语句也没打印出来，程序却查不出错误。
今天从投开始，终于发现，在model中的hbm映射文件中，该字段的update属性设成了false，自然无法写入数据库。
程序员，确实是一个需要考虑周到\思维缜密的action!
基于STM32设计的老人摔倒报警系统OneNet_122
07-20 5420
当前设计了一种检测老人摔倒的设备，采用STM32作为主控芯片，系统包括检测摔倒模块、GPS定位模块和通信模块三部分，通过检测老年人日常状态，可以得知老年人的状态，如果监测到老年人摔倒了，此时会通过网络当前定位实时上传到OneNet物联网云端平台，家人可从手机APP上实时查看老人的位置，并且会通过蜂鸣器报警请求路人帮助，同时会发送短信通知家人。若老人在外走失迷路，可通过对应按键发送短信通知家人，家人可以在手机APP上看到老人的位置。在设备上还带有LCD显示屏，老人可以通过按键切换时间显示页面、GPS经纬度显示
在母亲节刷屏几天后，为母亲踏踏实实做点事
崔博效率手册
05-20 548
上周日的母亲节，和往年一样，朋友圈里、各种群里，都被和母亲相关的照片、合影、文章刷了屏。热闹之余，我们也应该想想，除了在朋友圈点赞以外，还可以为父母踏踏实实做点什么呢？这里崔哥总结一些自己的经验，和大家分享一些实践，怎么像思考一个软件项目一样，周密地考虑怎样让父母更加安全、健康，老有所乐、老有所养。 这些实践，跟崔哥过去的建议一样，既不用花费超过一两个小时的时间，也不会超过一顿饭的价钱。 给父...
作文第一次用计算机350,第一次骑自行车作文350字4篇
weixin_35502173的博客
06-21 152
第一次骑自行车作文350字一：在生活中，我经历了许许多多的第一次。现在就让我选一件我最难忘的第一次骑自行车来说说吧!今天，是我的生日，爸爸妈妈送了我一个珍贵的大礼物——一辆可以折叠，便于携带的红色自行车。我以为骑自行车很简单，于是便迫不及待地骑了起来。谁知，我还没坐稳，就摔了个“狗啃泥”。我想，看似这么简单，可我怎么就搞不定它呢?不行，再来一次。于是，我又试了一遍，可还是不行。这时，爸爸教我：“刚...
第一次数学建模2018APMCM总结
gitfight
03-14 2670
记第一次数学建模 第一次什么都还不是很清楚就参加APMCM下图是第一次参加时用到一些文件 第一次建模什么都不是很明白，现在为了以后更好的成绩，做一下总结 2018APMCM总结表 跌倒在老年人中很常见。老年人跌倒可能会引起许多并发症，加速身体衰竭。此外，对跌倒的恐惧可能会削弱移动的能力，限制移动的范围，因此大大降低了生活质量。因此，对老年人进行平衡能力评估，以帮助老年人运动状态、纠正姿势、防止意...
第一次写博客记录一下随想
weixin_41787808的博客
05-08 127
一、为什么决定写博客 18年4月初入职到现在两年多了，期间参加过大大小小不少项目， 从一开始使用C#到现在用Linux-C，中间踩了很多坑，废了老大劲爬出来， 挺后悔当时没有及时记录一些东西，以至于现在都不敢说“我绝不会在同一个地方摔倒两次”。 二、 立个FLAG 以后及时记录工作学习中遇到的一些问题以及解决方案。 ...
行人摔倒检测 - 在英特尔开发套件上基于 OpenVINO™ C# API 部署 PP-Human
英特尔开发人员专区
10-19 6018
在该项目中，基于 C# 和 OpenVINO™ 联合部署 PP-YOLOE 行人检测模型、dark_hrnet 人体关键点识别模型以及 ST-GCN 行为识别模型，实现行人摔倒检测。
关于第一次随堂小测验的总结
AIRNO2的博客
04-12 850
      不出意料的，回校的第一次信息课是在考试中度过的。  说实话，本人对这一次的成绩并不太满意，因为竟然错在了一道小学的奥数题上，真是太尴尬了。回顾这一次的考试历程，鄙人认为最后两题的WA是情有可原的，因为当本人看到这两题的时候，心中飘过了亿万只羊驼。最终也心满意足的GG了，虽然本人也相信了一把“暴力出奇迹”，但事实证明并没有什么卵用。      废话不再多说，下面进入真正的总结！！！   ...
第四十二章：沪绍骑行：破难逐光的旅程
Adversity reveals genius; fortune conceals it.
02-08 844
为确保骑行安全，他还购置一系列专业骑行装备，有舒适的头盔、防风保暖的骑行服、坚固耐用的骑行手套、便携的水壶和能量补给品等。每一次蹬动脚踏，都需付出更多努力，双腿渐渐酸痛起来，可他咬紧牙关，暗自告诉自己一定要坚持下去。小冷将自己的骑行经历一五一十地告诉了岳父岳母，他们听后，既为小冷的勇气和毅力感到骄傲，又为他的安全担心。阳光洒在他身上，带来阵阵暖意。经过昨天的艰难骑行，他的体力和意志都得到了锻炼，今天的他感觉自己更加强大了。终于，在一个阳光明媚的清晨，小冷告别上海的出租屋，跨上自行车，踏上前往绍兴的征途。
差点摔倒在高考的道路上爬不起来
lijuanling0351的博客
08-09 335
差点摔倒在高考的道路上爬不起来   作者：最后一个勺子所在校区：西安所学专业：JavaEE发表时间：2017/08/08    一.高考失利 不知道有多少像我一样没有通过高考这一关，而相遇在传智黑马的道路上？提起自己高考那些陈年旧事，似乎有些过于矫情，但我的确在高考那一年摔倒一次，之后再接着摔了三年！我读了一个不好不坏的大专，从此人生惨淡无光，这么说真的毫不夸张！是
第二册——永恒之地.天雷降世（第一章）
2401_86692193的博客
03-21 484
第一章：编辑部的异样​ 小纷队带着完成任务的喜悦，满心欢喜地回到编辑部。本以为能在熟悉的地方好好休息，分享彼此的冒险趣事，可一踏入那熟悉的房间，众人就察觉到一股异样的氛围。房间里的东西看似摆放整齐，但却有一种被人翻动过的痕迹。​ “奇怪，我记得我离开的时候，这些文件是放在那边的。” 北斗皱着眉头，推了推鼻梁上的黑框眼镜，指着办公桌上凌乱的文件说道。小吴也警惕地握紧了手中的毛笔炮，眼神在房间里四处扫视。​ “大家先别慌，看看有没有什么东西丢失。” 小吴冷静地说道。众人纷纷行动起来，开始检查自己的物品。就在这时
人体行为识别及摔倒检测相关研究现状
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weixin_44014740的博客
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人体行为识别及摔倒检测相关研究现状 -------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途------- 前言     近期由于需要做一些关于人体行为识别及摔倒检测的研究，故进行调研如下，如有错误请指正，欢迎交流。 一、行为识别     在场景识别中，有很大一部分研究是针对于人体行为识别的，主要进行识别的也是一些家庭内的危险行为，如小孩、老人摔倒检测，外来人员闯入等，这些都可归为人体行为识别的范畴之内。     行为识别（action recognition），即根据视频图像完成对于人体动作的区分，这其中包括但不
“一路向南，dream it possible”之旅--骑行从北京到成都（二）
lixiaotaoplus的专栏
06-05 2335
两年后，也就是此刻，时间：2018-06-05 00：11，地点：北京，我已经出发了很久，重新把2年的路翻出来，提醒着自己，不要忘记当初为什么要出发。我现在渴望着改变，渴望着在人生的道路上重新出发，踏实走好每一步。
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）分析车速与路面
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五次多项式换道转向避撞轨迹规划可视化Matlab代码（分析不同车速与路面附着系数对换道时间、距离及横向加速度的影响）内容概要：本文档主要介绍了一个基于五次多项式进行换道转向避撞轨迹规划的Matlab仿真代码，重点分析了不同车速与路面附着系数对车辆换道时间、换道距离以及横向加速度的影响。通过可视化手段展示轨迹规划结果，帮助研究人员深入理解自动驾驶中路径规划的安全性与舒适性指标。该资源属于一系列科研仿真工具的一部分，涵盖路径规划、智能优化、电力系统、信号处理等多个领域，突出Matlab/Simulink在工程仿真中的应用价值。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事自动驾驶、智能交通系统、车辆工程或路径规划相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究自动驾驶中安全换道轨迹的生成方法；②分析车辆动力学参数与道路条件对换道性能的影响；③为高级驾驶辅助系统（ADAS）和无人驾驶决策控制系统提供算法支持与仿真验证。; 阅读建议：建议结合Matlab代码与文档内容同步运行仿真，调整车速与路面附着系数等参数，观察换道轨迹与加速度变化趋势，深入理解五次多项式在连续平滑轨迹生成中的优势，并可进一步拓展至动态障碍物避撞或多车协同换道场景。
智能天线原理与MATLAB实践
11-27
本书系统讲解智能天线的基本原理与前沿技术，涵盖电磁场基础、天线阵列、随机过程、信道模型、到达角估计、自适应波束成形等内容。结合MATLAB仿真，帮助读者深入理解智能天线在无线通信、雷达等领域的应用。适合电子信息类研究生及工程师阅读，配套代码便于动手实践，助力掌握现代阵列信号处理核心技术。
高天区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
Delphi 13.1控件之internet-download-manager-6.42.56.zip
最新发布
11-27
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摔倒检测二分类
06-04
### 摔倒检测的二分类算法实现方法 摔倒检测的二分类算法通常将问题定义为正常状态与摔倒状态的分类任务。以下是实现该方法的具体内容： #### 数据准备 为了训练一个有效的二分类模型，需要收集并标注包含行人正常活动和跌倒场景的图像或视频数据。这些数据应涵盖多种场景（如室内、室外、光照变化等），以确保模型具有良好的泛化能力[^3]。 #### 特征提取 特征提取是二分类算法的核心步骤之一。可以采用以下两种主要方法： 1. **传统特征提取方法**：使用手工设计的特征，例如HOG（Histogram of Oriented Gradients）、LBP（Local Binary Patterns）等，从图像中提取人体姿态信息[^2]。 2. **深度学习特征提取方法**：利用卷积神经网络（CNN）自动提取高层次特征。例如，YOLOv5模型可以用于检测行人，并结合OpenPose算法获取人体关键点坐标，从而形成特征向量[^3]。 #### 分类器选择 在特征提取完成后，可以选择合适的分类器进行训练。常用的分类器包括： - **支持向量机（SVM）**：通过构建超平面将正常状态与摔倒状态分开。SVM对小规模数据集表现良好，并且可以通过核函数处理非线性可分问题[^1]。 - **深度学习分类器**：可以将YOLOv5检测到的行人区域输入到一个全连接层或轻量级CNN中，进一步完成二分类任务。这种方法能够充分利用深度学习的强大表达能力[^4]。 #### 算法流程 以下是基于YOLOv5+OpenPose的二分类算法流程示例： 1. 使用YOLOv5检测视频帧中的行人位置。 2. 利用OpenPose算法提取行人的关键点坐标。 3. 根据连续帧之间的关键点变化计算特征向量，例如关节角度、位移速度等。 4. 将特征向量输入到训练好的分类器（如SVM或深度学习模型）中，预测当前帧是否为摔倒状态[^3]。 ```python import cv2 import torch from yolov5 import YOLOv5 from openpose import OpenPose # 加载YOLOv5模型 yolo_model = YOLOv5('yolov5s.pt') # 加载OpenPose模型 openpose_model = OpenPose() def detect_fall(frame): # 使用YOLOv5检测行人 detections = yolo_model(frame) for detection in detections: bbox = detection['bbox'] # 获取行人边界框 person_crop = frame[bbox[1]:bbox[3], bbox[0]:bbox[2]] # 使用OpenPose提取关键点 keypoints = openpose_model(person_crop) # 计算特征向量（例如关节角度） feature_vector = compute_features(keypoints) # 输入分类器预测 prediction = classifier.predict(feature_vector) if prediction == 1: # 跌倒状态 cv2.putText(frame, "Fall Detected", (bbox[0], bbox[1]), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2) return frame # 视频流处理 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break frame = detect_fall(frame) cv2.imshow("Fall Detection", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` #### 模型评估 在训练完成后，需要对模型进行评估。常用指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数等。此外，还可以绘制ROC曲线来分析模型的性能[^4]。 ---
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