图像处理

1.支持实时的对话服务(Real-timeCrawlerIntegration)功能描述：对话系统不再仅限于其内置的静态知识。当用户的提问涉及最新事件、实时数据或特定网站内容时，系统可通过集成的实时服务，动态地从互联网上获取最新信息。价值：彻底解决了大模型知识陈旧、无法回答时效性问题的痛点，使服务能

利用pytorch训练图片集，模型选用mobilenet，识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型，可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型

本方案主要研究激活函数在人脸识别模型的搭建与训练过程中所产生的影响，具体分析不同激活函数对模型训练时间和准确率的作用。我们将从以下几个方面进行详细探讨：首先，使用不同的非线性函数进行模型搭建，比较其在训练过程中的表现差异；其次，针对饱和函数和非饱和函数进行分类研究，分析这两类函数在模型训练中的优势和不足。通过这些研究，我们期望能找到一种能够在保证准确率的前提下，缩短训练时间的激活函数，从而优化人脸识别模型的性能。

编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理） 硬件平台: NVIDIA GTX3060 以下是根据您提供的信息整理的项目经历描述模板，突出技术亮点和应用价值： 项目名称 基于深度学习的家庭老人健康监护系统——实时动作识别与危险预警 项目简介 针对居家老人安全监护场景，开发一套基于计算机视觉的智能监测系统，利用AI技术实时分析视频流中老年人的行为特征，精准检测跌倒、抽搐等高风险动作并触发紧急报警。系统采用轻量化模型部署于边缘设备，兼顾实时性与准确性，为家庭提供7×24小时主动防护解决方案。 技术栈 编程语言: Python 深度学习框架: PyTorch 核心算法: AlphaPose（人体姿态估计） + ST-GCN（时空图卷积网络） 工具链: OpenCV（视频处理）、TensorRT（模型加速）、Flask（Web服务）、MySQL（数据存储） 硬件平台: NVIDIA Jetson Nano（嵌入式部署） 核心实现细节 多模态数据采集与标注 整合公开数据集（如HMDB51、UCF-101）与自采家庭场景视频，构建包含10k+标注样本的数据集，覆盖正常动作（行走、坐立）及异常动作（跌倒、颤抖）。 使用LabelImg工具进行精细化标注，同步记录时间戳与动作类型标签。 AlphaPose优化与适配 基于OpenPose改进人体关键点检测模型，引入动态权重调整机制提升复杂背景下的鲁棒性（如遮挡、低光照）。 通过ONNX格式转换实现模型轻量化，推理速度降低至

参与课题沟通和重点问题处理；承担交叉口提取与构建任务 • 发明基于实例分割的道路交叉口检测方法，达到90%左右的预测精度(专利)； • 基于图形学原理对交叉口内部道路临近路段实现冗余路段融合算法 • 运用Labelme、深度学习框架，针对交叉口检测从数据标注到模型训练测试全流程 该项目针对车载双目影像以及高精度位姿数据中蕴含丰富的道路场景三维语义信息，结合前 沿算法与地图学知识，实现道路三维要素的自动化获取与表达。 • 对双目立体视觉技术及视差匹配模型进行研究，实现双目车载影像的立体匹配与三维视觉点云提取； • 运用空间聚类算法、地图制图学原理对车道整体场景进行表达研究。

无人机（UAVs）在物流和运输领域的潜力逐渐显现，亚马逊等公司开始探索使用无人机进行货物配送。复现论文数学模型，定义了类似于飞行侧踢旅行商问题（FSTSP）的问题，但适用于多卡车情况，目标是最小化成本。

视频处理系统，在实时处理视频流时，检测、识别、分割等操作均可实时，精准捕捉画面中的关键元素。不仅如此，还能为用户一键美颜，瞬间提升颜值，或是添加趣味贴纸特效，让视频瞬间变得生动有趣，广泛适用于直播、短视频创作、社交娱乐等众多场景，全方位助力精彩呈现。

我们的图片视频生成能力具备强大的角色与风格掌控力，能生成精美图片与视频。在小说推文领域，瞬间将精彩情节可视化，吸引读者目光；用于绘本创作，赋予故事鲜活生命力。支持多角色同屏生成，轻松构建复杂场景，换脸、换装随心所 “变”，甚至可按需精准输出文字，全方位助力创意落地。

1.该项目主要面向智慧城市，城市规划等方向，通过对遥感图像中各类物品的语义分割，达成各类设施统筹管理的目的 2.该项目主要采用pytorch框架，使用的是当下大热的深度学习技术，可以对各类复杂的场景进行对应的数据训练，从而达成良好的分割结果。项目主要采用HRnetV2+OCR为主要的语义分割模型，HRnetV2可以对高分辨率图像进行准确的识别处理，完成第一次分割处理，OCR模型则通过上下文检测技术，挖掘每个像素点与其他像素点的关联，以完成更进一步的精确分割 3. HRNet 联接上下文特征提取和自注意力机制模块 OCR的结合，相较于原始的单一 HRNet 模型的mIOU= 49.79%，提升到了 58.72%，增加了 8.93%，在贫瘠地类的分割上甚至提升了 42.06%，这表明加入 OCR模型后可以有效提升城市遥感图像语义分割的准确率（）

项目简介：旨在解决传统物理隔离传输系统中外部网络到内部私有网络的单向信息传输面临速度慢、效率低、误码率高等问题。具体为通过对文件进行特殊的编码算法处理，使传输数据以伪二维码图像矩阵的形式呈现，单张图像承载信息容量25KB；通过设计多通道编码展示和拍摄解码方式，实现多进程异步编解码，实现传输速度峰值达700KB/s，是当前国内同类竞品的7倍。 项目业绩：1.攻克传统物理隔离传输系统中单向信息传输速度慢、效率低及误码率高的难题，开发出创新性的物理隔离文件单向传输系统，提升企业与外部网络文件交互的效率与可靠性。 2.运用比特流加密、比特流图像转换编码算法将文件转化为伪二维码矩阵图像，实现高效信息承载与传输，有效减少传输过程中的数据错误与丢失，误码率较传统方式降低70%。3.基于现代计算机视觉和图像处理技术构建多通道展示与拍摄机制，实现多进程异步编解码，使系统传输速度峰值达 700KB/s，远超同类竞品。4.设计并实现系统与上层应用的交互接口，达成实时数据传输管控功能。通过此接口，上层应用能够对传输文件数据进行实时监控、调度与管理，提升数据传输的灵活性与可控性。

(1) 利用计算机视觉技术和图像处理算法来自动识别铝棒通过对铝棒的图像进行采集和分析，框选出视频或图像中所有的铝棒并进行准确计数。 (2) 基于微信小程序平台，为用户提供简单便利的接口，将用户上传的视频或图片进行实时的识别与计数。 引入智能化、自动化技术极大地提高铝棒识别和分类的效率，并减少错误和延误的风险。这将有助于提高制造和建筑行业的生产效率，并提供更可靠的产品质量保证。同时，自动化技术还能减轻人工操作的负担，释放人力资源，使其可以更好地应用于其他重要的工作领域。 在技术层面上，YOLOv8的引入需要对铝厂的生产流程、产品设计、制造工艺、设备配置等进行全面的重新规划及升级优化,将传统的分散式转变为集中式计数，将小规模扩展为大规模识别，从而提高生产效率和质量；引入物联网技术对传统重工型的产品重新规划，将传统的单一产品转变为智能化、可定制化的产品，可打包集销，从而提高产品的附加值。

1、基于最新的算法、最全的数据样本训练、最优的系统架构。 2、支持CPU、GPU兼容。 3、目标类型、车辆品牌、车头车尾、车身颜色、车辆类型、车牌类型、车牌号码、危险品车、出租车、驾驶人员、纸巾盒、遮阳板、天窗、收费类型等检测。

1、项目应用于无人车在行进过程中对道路进行正确的识别，便于有效避障 2、功能主要是提取图像信息中的有效特征，实现道路与周围环境的分割，并将道路与环境通过二值图标注出来 3、主要框架为图像增强、特征提取、特征分析、特征降维、贝叶斯多线索融合机制、图像降噪

项目背景 随着家电行业的快速发展，冰箱等产品的品牌形象和能效标识成为消费者关注的焦点。冰箱的 Logo 和能效图标不仅是品牌识别的关键元素，也是产品质量认证的标志。因此，在冰箱生产过程中，对 Logo 和能效图标的正确张贴和显示进行自动化检测显得尤为重要。传统的人工检测方式效率低、成本高，容易出现遗漏或误判。本项目旨在开发一套基于图像识别的冰箱 Logo 和能效图标自动检测系统，帮助提高生产线检测效率，保障产品标识合规性。 项目目标 本项目旨在建立一个智能检测系统，通过计算机视觉和深度学习技术对冰箱表面的 Logo 和能效图标进行检测，确保位置、内容、清晰度等符合品牌和能效要求，从而提升冰箱生产过程的合规性和产品质量。 项目功能 Logo 位置与完整性检测：识别冰箱表面的品牌 Logo，检查其位置是否正确、图案是否完整清晰，避免 Logo 缺失、错位或模糊。 能效图标检测：检测冰箱上的能效图标，验证图标内容和能效等级是否符合标准，确保冰箱出厂时符合能效要求。 图像质量分析：对图标和 Logo 的清晰度、色彩等进行分析，识别任何潜在的印刷或张贴质量问题，确保品牌和图标视觉效果一致。 自动报警和提示：若检测到 Logo 或能效图标不合规，系统会自动报警或提示操作人员，及时进行调整或修复。 检测数据存储与报告生成：将检测数据存储至数据库，定期生成合规检测报告，帮助生产线分析产品标识合规情况，为管理层提供数据支持。 项目特点 高准确度识别：通过深度学习模型，准确识别冰箱上的 Logo 和能效图标，提高检测的准确性。 实时检测：系统支持实时检测，能够在生产线的流水作业中快速完成标识检测。 自动化与智能化：无需人工干预，自动识别和报警，提升工厂自动化水平。 数据可追溯性：检测记录可追溯，帮助工厂进行长期数据分析和质量管理。 技术架构 图像采集系统：通过高分辨率摄像头采集冰箱表面的图像数据，传输到后台进行分析。 图像处理与识别模型：使用深度学习模型（如 YOLOv8 或 ResNet 等）进行图像处理和分析，识别 Logo 和能效图标的位置、内容和清晰度。 后台数据管理与报告系统：将检测数据存储至数据库，定期生成检测报告并进行数据分析，便于追溯和质量管理。 报警与通知系统：与生产线的报警系统对接，检测到不合规标识时自动报警，确保生产过程及时纠正。 项目价值 提高检测效率：实现 Logo 和能效图标的自动化检测，降低人工检测成本，提高检测速度。 保证产品合规性：确保冰箱出厂时 Logo 和能效图标符合品牌和能效标准，提升产品在市场中的竞争力。 支持质量管理：通过数据追溯，帮助工厂更好地进行质量分析和改进，推动产品品质提升。 提升品牌形象：确保 Logo 和能效图标的准确显示，提升冰箱产品的品牌形象和市场认可度。 本项目的实施将帮助冰箱生产线显著提高标识合规性和质量控制水平，推动生产智能化升级，为企业发展提供有力的技术支持。

本项目的用户主要面对钢材厂，在以往的初生晶体含量检测都是通过ps或者肉眼判断，价格非常昂贵，本程序解决了此问题。本程序使用python编写，使用了yolo+torch+u-net+opencv+tkbootstarp等技术制作

面向群体：全年龄段 主要功能：主要提供优质资料供于学习，缓解教育资源差距带来的问题 项目获奖：该项目在2024 CCF CAT全国智能体开发大赛获得全国三等 作品图片：提交的是获奖证明 详细看提交的文档(我是第一完成人，队友是长春理工大学硕士，目前在我团队） 商业价值：目前开发阶段，前途无量

该系统包含了三个模块，人脸检测模块、数据训练模块和人脸预测模块，三个模块相辅相成，共同组成识别系统。人脸检测模块使用YOLOv3网络获取人脸，对人脸图像预处理并修改尺寸（96*112）并保存；人脸训练模块使用FcaeNet网络（MobileNetV1为主干特征提取网络），MobileNetV1 具有参数少的优势，可以加快训练速度；人脸识别模块使用Pytorch 预测模型对人脸进行预测并识别，如果遇到陌生人将会通过喇叭报警或者保存下陌生人的人脸图像。目前为人脸识别系统设计了三个GUI界面，通过GT creator的UI设计功能实现。

火灾探测是该领域的一个重要分支的对象检测。在当今快速发展的信息中技术，火灾探测在安防预警中的应用正变得越来越普遍。不断增长的需求因为火灾探测要求它向高精度发展，效率和性能。YOLO系列模型被广泛使用，应用于交通违章检测、住宅区等领域安全监控、工业组件缺陷检测，以及农业害虫和农作物检测。因此，我们在火灾数据上进行了特定训练。

智能焊接控制平台简介 概述 智能焊接控制平台是一款创新的工业自动化解决方案，专为提升焊接作业的智能化水平而设计。该平台通过集成高精度传感器、实时数据处理和机器学习算法，实现对焊接过程的精确控制和优化，确保焊接质量的同时，显著提高生产效率和操作安全性。 核心功能 实时过程监控：利用高灵敏度传感器实时监测焊接参数，如电流、电压、温度和焊接速度。 智能过程控制：基于先进的控制算法，自动调整焊接参数，以适应不同的焊接条件和材料。 预测性维护：通过分析焊接数据，预测设备维护需求，减少意外停机时间。 质量保证系统：自动记录焊接过程数据，实现产品质量的可追溯性和一致性。 技术亮点 人工智能算法：采用机器学习技术，不断优化焊接参数，提高焊接质量。 用户友好的界面：提供直观的操作界面，使操作人员能够轻松设置和监控焊接过程。 灵活的系统集成：支持与现有生产线和IT系统的无缝集成，实现数据共享和流程自动化。 环境适应性：能够在各种工业环境中稳定运行，适应不同的焊接应用需求。 应用领域 汽车制造：用于汽车车身、发动机部件的精确焊接。 航空航天：适用于飞机结构和航天器部件的高质量焊接。 重工业：用于钢结构、压力容器等大型结构的焊接。 能源行业：支持核电站、风电塔筒等能源设备的焊接作业。 客户价值 提高生产效率：通过自动化焊接过程，减少人工干预，提高生产速度。 降低运营成本：减少材料浪费和能源消耗，降低长期运营成本。 提升产品质量：确保焊接接头的一致性和可靠性，提高产品的市场竞争力。 增强操作安全性：减少操作人员接触危险环境的机会，提高工作场所的安全性。

核心功能： 闲聊问答： 利用先进的自然语言处理技术，Moonshot AI 智能客服能够进行流畅的闲聊，提供友好的交互体验。 支持多轮对话，能够根据上下文理解用户的需求，提供相关且有趣的回答。 垂直领域RAG问答： 专为特定行业或领域定制的知识库，确保提供的信息准确、专业。 结合检索和生成技术，系统能够从大量数据中快速检索相关信息，并生成详细、准确的回答。 技术亮点： 多语言支持：系统支持多种语言，满足不同地区用户的需求。 24/7不间断服务：无需人工干预，智能客服能够全天候提供服务。 自学习机制：通过机器学习算法，系统能够不断优化其回答质量，提高用户满意度。 安全性：采用最新的数据加密技术和隐私保护措施，确保用户信息安全。