计算机视觉库/人脸识别

1。通过相机对细胞复制的40个循环拍照。 2。对照片进行去卷积等方式进行处理，得到有效荧光值。 3。曲线拟合，根据算法得出CT值。

1.通过前端摄像头抓拍人像照片，传回后台， 2.根据频次统计算法，对采集的人像进行归档和识别身份， 3.将新发现的人像身份信息推送社区中心，核查。

1. 项目分为两大部分：航班延误原因的定性分析，建立航班延误的机器学习模型（逻辑回归、决策树、随机森林） 2. 更具项目需求使用python语言处理航班数据集，进行特征预处理，建模，结果可视化等。 3. 撰写相应的实验结果和分析（对应论文第三章）

本项目主要包含工地项目信息，考试管理，党建管理，设备管理，危大工程（塔吊，扬尘等），视频对接等 主要负责项目开发整体进度，客户沟通，后台项目，设备代码编写及页面编写；

1.支持视频GB28181、设备厂家私有协议接入 2.支持h.264及h.265播放 3.支持实时视频、远程录像、手动抓拍、策略下发、人脸识别、预置位、守望位

本项目是基于SuperMap GIS基础软件，融合云计算、物联网、大数据GIS等前沿技术，构建了佳木斯城市管理“一张图”平台（以下简称“平台”）。该平台致力于解决佳木斯城市全域各类时空信息资源的高效汇聚、快速交换、安全共享等问题。

识别数字 根据轨迹寻线送药 根据数字对应的房间 叫药瓶送至病房 激光循迹 另一个激光跟踪 双车巡线 后车跟随

1. 基于 vue 全家桶 + elementUi 搭建项目 2. 算法启动停止配置，算法任务参数配置启动停止的表单操作，负载均衡参数配置，文件上传到处等。 3. 路线追踪、坐标画点连线生成单轨迹、多轨迹；案件、轨迹保存、轨迹地图复现；案件报警、监控、查看详情、预警解除等

1. Android java与kotlin原生开发 2. iOS swift原生开发 3. Flutter跨平台开发 4. iOS平台CoreML、TensorFlow Lite跨平台 5. Android逆向与模块开发

技术方向：图像目标检测、关键点检测、目标跟踪 开发语言：C++ 部署方式：采用docker容器 部署硬件：华为Atlas、瑞芯微Rk3588等 算法说明：对视频中未佩戴安全帽、未正确穿工装、打电话、未带口罩以及吸烟等行为进行识别，并报警

是基于深度学习的图像分割,用来抓取图像特征,因为本机电脑显卡不太好,所以在做模型的时候输入数据尺寸被压缩了,不然分数还要更好,拿第一也不是不可能.尺寸被压缩,估计像素归类就受影响

通过用户上传的水体图片，我们运用先进的图像识别技术及AI算法，可以对水质进行深度分析和精准鉴别，实现远程、便捷的水质检测与评估。

一、步进电机机械臂动作流程控制，红外传感、超声波测距。 二、人脸识别启动工作，扫码启动工作。 三、后台管理： 1、管理员、用户注册登录。 2、配员补货增、删、改。 3、用户下单，人脸识别取货。 4、充值缴费、合伙人利润提成，企业微信转款到个人帐户。

智慧旅检综合应用平台 卫检通关查验子系统 人脸图像分析子系统 智能分析子系统 旅客通关数据子系统 数据分析辅助子系统 单兵系统 系统管理子系统

在采样过程中通过顶棚摄像头图像，识别出车辆的车厢位置及拉筋信息，为采样提供定位坐标，广泛应用于火电厂、冶金行业、焦化厂等。

█ 使用mask去除视频的背景，霍夫变换检测预处理后停车场中的直线，对直线排序找到多个列，画出矩形并切分为停车位，保存车位所在坐标； █ 迁移学习，直接使用VGG16模型，固定前10层权重在IMAGENET上预训练模型，利用图像增强减缓过拟合，通过遍历将训练好的模型作用在每个车位，判断是否被占用。

上下双相机对位贴合 第一步,首先明确我们的目标,就是我们到底在做啥,抓这个产品放到我们的目标问题,所以我们不要在上面图的位置分析。 第二步,假设我们上面的产品没有偏差,直接把产品移动到我们的目标位置:标准放置位置M1(x,y,u),放下产品 第三步,确定我们的看看位置到底是怎样偏差的,然后就知道我们该怎样旋转平移了。

1. 项目系paper，主要分为以下模块：提出idea，建立基于transformer的零样本图像分类模型；编程实现模型，并在三个常用的零样本学习数据集上调试参数，给出实验结果；撰写paper 2. 使用的技术：深度学习技术，python开发语言，pytorch深度学习框架，sh命令工具 3. 难点：提出一个可行且富有创新性的idea。

本项目自行收集数据集，实现甘薯种类的分类识别和甘薯病害的分类识别，可为甘薯科研工作者和甘薯生产者提供强有力的辅助作用。 本项目全部由本人完成。

1.该软件分为： 1）登录界面：用户登录，验证登录信息， 2）主界面：摄像机通道展示，摄像机视频预览，识别结果， 3）比对记录：人脸比对出来的结果记录， 4）抓怕记录：输入照片进行比对，在数据库中找出比对结果， 5）模板管理：目标任务的信息存储和展示 2.任务：完成以上各个界面开发 技术栈：1）数据库使用thrift 2）多线程 3）界面相关技术 4）算法 3.难点在于人脸识别算法，算法工程师负责