图像识别

该项目面向农业行业，识别农业病虫害； 该项目包含如下模块： 1、数据处理模块，包括图片裁剪、增强、灰度处理等； 2、目标检测模块，检测图片中是否存在病虫害，识别病虫害的种类和位置； 3、可视化模块，对模型预测结果进行可视化； 4、API模块，访问API识别图片 该项目基于YOLO系列模型为框架，进行模型微调，满足特定图片和区域的识别

目前的TCT筛查由细胞病理医生完成，由于受医生专业水平和检测机器的影响，存在部分判别错误的情况。构建AI辅助TCT筛查系统，对给定的可识别的TCT图片去识别，可识别非典型鳞状细胞、低度鳞状上皮内病变、高度鳞状上皮内病变等。全力确保不漏诊，避免假阴性，提高诊断效率；

针对国外的一款小游戏，开发类似产品，满足少儿游戏需求及实现亲子陪伴，同时在玩游戏时可以学习一些知识。学生用马克笔在图纸上画出各种颜色物体，以红黄蓝绿为主要功能颜色，并能从相机选择照片上传，可实现障碍跑酷、接水果、飞机大战、翻牌对对碰等小游戏。该项目主要功能点包括：颜色识别分 割、通用分割、相似性图片检测、文字识别及语音识别等，丰富小学生生活同时，并其实现相应的教育价值。

算法分为4个流程，首先用yolov5s模型从原图中识别出仪，接着用yolov8x-pose模型检测出仪表中的刻度线、指针的关键点，再用DBNetpp模型检测出数值框并用SATRN模型进行文本识别，最后后处理得到读数结果。

1、为了提供优质的乘车体验和便捷的购物服务，在用户的打车过程中，座舱内配备了无人售货服务，供应各类商品如饮料、小食品及广告商提供的化妆品小样等。该服务包括两项主要功能：一是识别乘客从售货机中取出的商品；二是识别司机补充的商品。通过精准识别商品的拿取和补充动作，系统将相关信息反馈给后台，以便支持自动支付流程； 2、实现目标跟踪，动态跟踪识别返回最终的识别结果，召回率0.96； 3、进行数据增强，包括亮度、对比度、翻转、剪切等，训练优化检测模型，优化损失函数，缓解遮挡问题及类别不均衡； 4、FastAPI接口服务、Docker封装私有化部署、Tensorrt推理加速；

对于售货店的商品进行编号，并将信息录入数据库，程序通过视觉识别是哪些商品，获得对应编号价格等信息.采用改良的yolo算法，运行速度快，效果准确，在多商品的情况下也能良好地检测。在有误导物存在，或遮拦的情况下也能较为准确的检测。源代码内存较小，利于部署。

1.木材颜色筛选程序可以按模版将不同种类的木材进行分类识别。 2.本项目主要分为Qt界面模块、摄像头采集模块、算法识别模块。分别实现了界面交互、摄像头采集控制、算法识别木材种类。 3.项目使用C++作为主要开发语音，使用Qt进行界面设计加快开发速度，使用OpenCV进行算法开发确保程序的运行速度。

1.面向行业和所解决问题 行业：面向安防场景，移动端检测场景，自动驾驶场景，门禁轧机，工厂生成线等。 解决问题：目标物体检测和跟踪，目标物体识别，人脸识别，缺陷检测等 2.功能模块和作用 图像处理：图像去噪，去畸变，梯形矫正 检测，分割：使用yolov8模型进行目标物体的检测和分割 识别：使用深度学习模型提取特征并与预存库进行对比识别 3.所选技术和原因 数字图像处理技术：处理各类相机在各类场景下拍摄到的画面，消除由于畸变，噪声等造成的干扰 深度学习技术：使用深度学习模型对特定目标进行训练，保证在个各个复杂常见中能有稳定地检测到，分割出目标物 在移动终端部署：使用各类基于硬件边缘计算厂商的推理框架进行部署（nvidia的TernserRt，rockchip的rknn，海思的nnie等）

* 迎宾机器人面向的行业主要有： 银行业、金融服务行业、商业地产、智能家居、公共服务、酒店与旅游、展会与会议、医疗与健康等。 * 业务场景举例： 客户接待：在银行大厅或自助服务区，迎宾机器人可以接待客户，提供业务指引和咨询服务，帮助客户快速找到所需服务窗口或设备。 信息查询：帮助客户查询银行业务信息，如账户余额、转账手续费、贷款信息等。 业务引导：引导客户完成自助业务操作，如办理开户、修改密码、申请信用卡等，提升客户办理业务的效率。 金融咨询：在金融服务公司或财富管理中心，迎宾机器人可以提供投资建议、产品介绍、风险评估等服务。 产品推荐：根据客户的需求和金融状况，推荐适合的金融产品或服务。 物业管理：在大型商业中心或写字楼，迎宾机器人可以为访客提供楼层指引、商铺信息、会议安排等服务。 客户服务：提供客户服务支持，解答访客的常见问题，提升客户体验。 家庭服务：在智能家居环境中，迎宾机器人可以作为家庭助手，提供生活信息、家庭日程提醒、设备控制等功能。 安全监控：提供家庭安全监控和紧急报警服务，增强家庭安全感。 政府机构：在政府办事大厅，迎宾机器人可以协助办事群众了解办理流程、材料要求、排队情况等信息。 社区服务：在社区服务中心，迎宾机器人可以提供社区活动信息、服务申请、居民咨询等服务。 宾客接待：在酒店大堂，迎宾机器人可以为宾客提供入住信息、房间服务、周边旅游推荐等。 旅游咨询：在旅游景点或旅游中心，迎宾机器人可以为游客提供景点介绍、路线规划、票务服务等。 展会服务：在展览会或大型会议中，迎宾机器人可以帮助参展人员和观众找到展位、会议室、餐饮区等。 会议助理：提供会议日程、讲座信息、会议记录等支持，提升会议的组织和管理效率。 医院接待：在医院大厅，迎宾机器人可以引导患者和家属到达科室、挂号、缴费等。 健康咨询：提供基本的健康信息和咨询，辅助患者了解就医流程和注意事项。 * 功能模块、具体实现的功能： 导航与引导模块： 提供实时导航帮助，指引客户到达指定地点（例如：银行柜台、ATM、自助服务机等）。 显示地图信息，标示出重要区域和服务窗口。 信息查询模块： 提供有关银行产品、服务、利率、手续费等信息查询。 解答客户的常见问题，例如账户余额查询、转账流程等。 自助服务模块： 协助客户完成自助业务操作，如开户、密码修改、贷款申请等。 引导客户使用自助设备（例如：自助存取款机）。 客户服务模块： 提供在线客户服务和咨询，帮助解决客户在业务办理中遇到的问题。 收集客户反馈和建议。 宣传与推广模块： 播放银行的推广活动、产品介绍和优惠信息。 提供即将举办的活动信息（例如：金融知识讲座、客户答谢活动等）。 * 技术选型 硬件选择： 处理器：采用单板计算机。 传感器：使用摄像头、麦克风、触摸屏、距离传感器、雷达等硬件。 运动系统：轮式。 软件平台： 操作系统：Android。 开发框架：ROS。 语音识别和处理：讯飞。 计算机视觉：OpenCV 处理人脸识别、物体检测等功能。 通信技术： 无线通信：支持Wi-Fi、4G/5G等无线通信技术， 网络协议：HTTP/HTTPS、MQTT。 * 架构特点 模块化设计：将系统划分为多个功能模块（如导航、信息查询、自助服务等），每个模块独立开发和维护，确保系统的可扩展性和易维护性。 实时性：保证系统能够实时响应用户操作和环境变化，如实时导航、语音响应等。 低延迟：优化系统架构和通信协议，减少数据传输和处理的延迟。 安全性：实施数据加密、用户身份验证和访问控制，保护用户数据和系统安全。 人机交互：设计友好的用户界面和交互方式，如自然语言对话、触摸操作，提升用户体验。 适应性：根据用户反馈和实际应用场景，持续优化系统功能和交互方式。 人工智能：集成机器学习和人工智能算法，使机器人具备学习和适应能力，提高服务质量。 自适应系统：通过分析用户行为和反馈，自动调整服务策略和内容。

打造一款集成前沿科技的网页应用，需融合精妙的前端设计与强大的后端支持。前端采用HTML/CSS/Django构建直观界面,利用Webcam API捕捉图像，实现流畅的人脸识别流程。后端依托Node.js或Python处理复杂逻辑，同时MySQL数据库确保用户数据的安全存储与高效检索。综合运用这些技术，可构建出既安全又便捷的登录系统，让用户体验未来科技的魅力。

（1）提出了一种基于循环网络框架下的多目标追踪方法（RN-MOT），为解决基于城市交通场景下多目标跟踪算法的精确度较差问题提供了一种新的思路；（2）提出了一种集成学习结合压缩算法的框架，在损失极少精确性的前提下极大地提升了RN-MOT算法的检测及追踪速度；（3）测试了包含目标遮挡、镜头移动、目标较多等挑战场景下的视频序列以验证和优化RN-MOT算法；

该项目是进行相对复杂和低质量图片的识别，可以识别模糊的图像和低分辨率的图像。综合识别可识别内容如下： 人, 自行车, 汽车, 摩托车, 飞机, 公共汽车, 火车, 卡车, 船, 红绿灯, 消防栓, 停车标志, 停车收费表, 长凳, 鸟, 猫, 狗, 马, 羊, 牛, 大象, 熊, 斑马, 长颈鹿, 背包, 雨伞, 手提包, 领带, 手提箱, 飞盘, 滑雪板, 单板滑雪, 运动球, 风筝, 棒球棒, 手套, 滑板, 冲浪板, 网球拍, 瓶子, 酒杯, 杯子, 叉子, 刀, 勺子, 碗, 香蕉, 苹果, 三明治, 橙子, 西兰花, 胡萝卜, 热狗, 披萨, 甜甜圈, 蛋糕, 椅子, 沙发, 盆栽, 床, 餐桌, 厕所, 电视, 笔记本电脑, 鼠标, 遥控器, 键盘, 手机, 微波炉, 烤箱, 烤面包机, 水槽, 冰箱, 书, 时钟, 花瓶, 剪刀, 泰迪熊, 吹风机, 牙刷 除此之外还有图形识别，交通标志物识别，戴口罩识别等高精度识别功能。

该项目是一个毕业设计含论文，整个项目实现了前端从上传图片再到后端处理后返回给前端的整个过程。重点在于OpenCV在SpringBoot中的实施以及应用，以及利用OpneCV使用纯算法的方式实现车牌识别，灰度化，几何变换等操作。整个界面风格采用响应式编程实现高质量商用级别界面风格。 项目模块： 1.前端开发(H5+CSS3+JavaScript+BootStrop) 2.后端开发(Spring+OpenCV) 难点 1.将OpenCV灵活运用到SpringBoot后端中 2.实现图像识别的算法和优化。 3.响应式前端企业级网页制作