计算机视觉库/人脸识别

国际物流可视化平台提供实时跟进货物流转节点，超时预警，责任人追责，形成 ‌“追踪+数据+生态”‌ 的综合服务能力，多维度数据整合‌跨境搜‌，飞驼可视‌，箱讯ANYCASE‌7 ，整合海运/空运/快递数据，提供历史轨迹

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。

我是一名专注于深度学习和人工智能领域的软件工程师，拥有丰富的实践经验和扎实的技术背景。我擅长使用 Python 进行编程，并在图像处理和自然语言处理领域有着深入的研究和实践。我曾成功应用深度学习模型于新闻文本分类、人体姿态识别项目以及图像分类检测等任务。 项目经验 新闻文本分类系统： 行业应用：媒体、出版、内容分析 功能实现：自动化新闻内容分类，个性化新闻推荐，内容审核 技术亮点：利用预训练模型 BERT 提升分类准确性，支持多类别文本分类 人体姿态识别系统： 行业应用：健康监测、运动分析、安全监控、人机交互 功能实现：运动训练分析，老年人跌倒检测，异常行为识别 技术亮点：实时数据处理，高准确性的姿态识别算法，易于集成的 API 设计

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）

1、YOLOv5m+deepsort视觉跟踪算法。结合YOLOv5m的目标检测和deepsort的特征跟踪，该算法在复杂环境下确保了目标的准确与稳定跟踪。在计算机视觉中，这种跟踪技术在安全监控、无人驾驶等领域有着广泛应用。 2、调用实时摄像头拍摄数据，检测道路人员及车辆数量，判断道路拥堵情况。 3、在画面中自定义边界线，统计进出数量。

1.首先通过算法从图像中分割出人脸区域，基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。 2.利用深度学习模型（如FaceNet、VGGFace）从检测到的人脸区域中提取具有区分性的特征向量。 3.使用相似度度量算法（如余弦相似度）将提取的特征向量与数据库中的特征向量进行比对，以实现身份识别。 4.支持多种应用场景，如1:1（单个人脸比对）和1:N（多个人脸比对）。

已形成产品，可于英伟达与tpu部署。通过改进轻量化模型形成高精人体骨架识别与行为识别融合模型，对于施工人员的安全检测与低照度有限空间施工现场人员检测有显著作用。本算法已形成相关论文，且支持国产化部署与英伟达端部署。

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

本方案采用4G Cat.1模块作为主控（如移远EC200N），集成ARM Cortex-M4内核，实现农业物联网的智能化控制。系统支持多路RS485传感器（土壤墒情、气象数据等）采集，通过Modbus RTU协议上传至云端。低功耗设计结合太阳能供电（MPPT充电+LiFePO4电池），待机电流

我们的驾驶员状态检测系统集成了多个YOLO-v5模型，部署在车载设备上，旨在实时监测和评估驾驶员的状态。系统利用摄像头捕捉驾驶员的图像，通过OpenCV进行处理后输入到YOLO-v5模型，从而检测出驾驶员的年龄、性别、驾驶状态（如是否集中）、是否疲劳等关键信息。这一系统能够有效提高行车安全，减少事故风险。 主要功能： 1. 驾驶员特征检测： 年龄识别：利用YOLO-v5模型分析驾驶员的面部特征，准确预测其年龄范围。 性别识别：基于面部特征和模型分析，实时识别驾驶员的性别。 驾驶状态监测： 2. 注意力检测：通过检测驾驶员的眼睛和头部姿态，判断其是否集中注意力。 疲劳检测：通过分析眼睛闭合状态、眨眼频率等指标，实时监测驾驶员是否疲劳。 图像处理与输入： OpenCV处理：使用OpenCV对摄像头捕捉的图像进行预处理，包括图像增强、裁剪和缩放等操作，以便更好地输入模型进行分析。 实时输入：系统能够实时处理和分析图像，确保监测信息的时效性和准确性。 项目优势： 多模型集成：系统结合多个YOLO-v5模型，提供全面的驾驶员状态检测，提升了识别的准确性和多样性。 高效图像处理：通过Open

对于重点交通路段的车辆信息进行监测和违法取证。 亮点分析： 1、使用后台线程处理视频帧： 创建了 VideoProcessor 线程类，用于处理视频帧和检测。 通过信号 frame_processed 将处理好的帧和入侵信息传递回主线程，避免主线程阻塞。 2、硬件加速： 确保在OpenCV中使用硬件加速解码（这部分需要确认OpenCV的安装支持硬件加速）。 3、非极大值抑制优化： 使用 cv2.dnn.NMSBoxes 函数进行非极大值抑制，提高检测框的准确性。 4、异步任务： 将繁重的计算任务放在后台线程中执行，提高主界面响应速度。

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

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。

为海南卫健委搭建平台，用 Apache Hudi 实现 CDC 数据捕获，日均处理 2000 万 + 诊疗数据，入库时效缩至 15 分钟；基于 Flink 构建特征计算引擎，模型训练效率提升 5 倍；Med-Transformer 模型实现 AUC 0.91 预测性能，区域管理覆盖率提升至 78%；基于言犀大模型打造智能问答系统，准确率 88.7%。 核心技术突破：验证千万级 QPS 架构，实现服务可用性 99.995%；完成 3 项医疗 AI 专利，实现 NLP 模型大规模商用；构建日均处理 20 亿 + 事件的数据管道，获评集团杰出项目。

NVIDIA Orin Nano 4GB 硬件平台实现高效的缺陷检测功能。通过一对一部署检测模型支持 Orin Nano 利用摄像头进行自主缺陷检测，适用于工业生产场景中的质量控制。 主要功能 1.Orin 连接与数据库设置支持配置 Orin Nano 的数据库连接，确保检测数据实时存储与管理。 2.摄像头与视频上传提供摄像头选择功能，支持上传测试视频以进行缺陷检测。 3.模型选择与管理允许用户选择预训练的缺陷检测模型，灵活适配不同检测需求。 4.实时画面监控实时显示 Orin Nano 摄像头捕获的检测画面，便于用户监控检测过程。 5.数据库内容查看提供直观的界面，方便用户查询和分析存储在数据库中的检测结果。 应用场景 •制造业：用于生产线上的零件、产品表面缺陷检测。 •自动化质检：结合 Orin Nano 的边缘计算能力，实现高效、低延迟的实时检测。 •工业物联网：通过数据库管理检测数据，支持后续分析与优化。 技术亮点 •高效部署：与 Orin Nano 4GB 硬件紧密集成，充分发挥其边缘计算能力。 •用户友好：PyQt5 打造的图形化界面，操作简单直观。 •灵活扩展：支持多

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。

一、 随着安防视频监控技术的不断进步和广泛应用，各行各业对于视频监控系统的需求日益增加。然而，不同平台间缺乏统一的互通协议，使得视频资源的共享和管理变得复杂而困难。在这样的背景下，基于终端标准化、平台互联互通的需求，国标GB28181为视频监控系统的互联互通提供了重要的技术支持。 二、 1、采用的ACE的网络框架(提供丰富的网络编程接口) 2、支持进程守护、支持telnet 调试 3、支持北向和平台侧的HTTP协议交互 4、支持海康Ehome私有协议接入、支持GB28181 IPC设备接入 5、zookeeper分布式协调器，支持集群管理

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、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

一、面向对象与核心价值 本方案主要服务于公安部门、交通管理部门及高速公路运营单位，旨在解决三大核心问题： 车辆精准识别与追踪：通过高清摄像头与智能算法，实现车辆号牌、车型、颜色等特征的快速识别，支持嫌疑车辆布控、违法车辆追踪等场景。 交通流量实时监控：全天候采集道路车流量数据，为交通疏导、信号灯优化提供决策依据，缓解城市拥堵问题。 高效数据管理与分析：解决传统方案中数据分散、检索效率低的问题，支持海量抓拍数据的结构化存储、多维度检索及可视化统计。 本系统通过高稳定性、低延迟的技术架构，弥补了市场常见方案在复杂环境下的识别率低、数据丢失率高及跨平台兼容性不足的缺陷，为智慧交通与公共安全提供可靠支撑。 二、产品组成与技术选型 1. 数据采集系统 技术实现：基于标准C++开发，采用多线程、异步I/O技术，支持高并发数据接收与处理。 功能定位：负责对接高清摄像头、雷达等硬件设备，实时抓拍车辆图像并提取结构化数据（如车牌号、时间戳、地理位置），确保原始数据高效传输至后端。 2. 卡口监控Web平台 前端架构：采用Vue3框架，结合TypeScript与Element Plus组件库，实现动态图