1.产品描述 本项目是一款针对医用车辆整车数据收集并分析反馈的大数据管理平台，智能交通技术和车联网技术是解决交通拥堵问题的有效途径。在疫情期间，对特种车辆中的医用车辆的管理非常重要。终端采用商用OBD-III接口进行完整的车辆数据采集，阿里云服务器实现分布式车辆数据统计，平台大数据算法对车辆信息整合进行分析，并通过多渠道（网页、app、小程序）将数据反馈给客户，提供检测数据，有助于量化评价车况。 通过车辆反馈的各项CAN数据指标，可能判断出车辆当前车况，并提前发出预警。还可以通过数据分析解决司机行为不透明，同时能反应车辆运营管理不透明的一系列问题，最终实现缓解交通拥堵和疫情防控的目的。 2.项目创新点 （1）实时掌握车况，获取医用车辆的实时车身、地盘、动力总成、网络通讯系统等故障详情和油耗情况，随时知晓车辆状况，确保行驶安全。 （2）医用车辆调配，调派距离病人地址最近的救护车前往，路线需事先规划好，避免绕远和堵车，遇到突发情况自动导航。 （3）驾驶行为习惯分析，记录车主驾驶时急加速、急减速、超速度等驾驶行为次数，对每段行程驾驶行为进行评分，帮助车主培养良好的驾驶习惯。 3.用户群体 （1）目标客户为具有医用车辆或车队且需要管理的医院、中心卫生院、疗养院、妇幼保健院、急救中心、临床检验中心、护理中心等医疗机构。 （2）还可以是具有医用车辆或者车队的诊疗机构。

1.解决口罩正确佩戴检测算法设计：使用 Pytorch 进行深度学习训练生成口 罩佩戴检测模型，利用 YOLOv5 进行口罩佩戴检测。 我们还在训练的过程中， 随机的往嘴巴部分粘贴一些其他物体的图片，从而避免模型认为只要露出嘴巴的 就是没戴口罩，没露出嘴巴的就是带口罩这个问题，增加一个不规范佩戴口罩类。 通过对画面 Blob 处理，降低了光照变化对检测的影响。 2.解决巡检机器人自动寻路的功能设计：使用超声波传感器和红外避障传感 器， 通过目标距离和朝向检测算法，设计智能避障算法，并使用蚁群算法计算最 优路径并配合避障算法实时纠错，实现智能巡检。 3.解决戴口罩下人脸信息识别：通过人脸检测技术，能检测出 68 个人脸特 征点，可是当需要检测的人脸出现遮挡物的时候，会影响人脸的检测，导致无法 获得画面中的人脸信息。 4.解决Web端可视化监控的功能设计：利用ESP32模块把检测结果通过WIFI 传输到服务器后台，使用 Django 将数据传输到 Web 端，实现可视化监控。 5.解决口罩统一回收消杀的问题：设计口罩回收仓，能通过一个狭长的口罩 回收口将废弃口罩放入回收仓内，通过红外传感器识别到口罩放入，会立即启动 消杀作业，对回收仓内的废弃口罩进行消杀。

互联网的发展使得在线购物成为新常态，并带来了更高品质服务的需求。现有的服装推荐系统基于协同过滤，难以处理海量用户数据，推荐结果缺乏准确性。同样，现有的虚拟试穿技术基于基础图像处理，其试穿效果的拟合度较低。而引入大数据和深度学习技术后，不仅可以高效地处理海量数据，还能实现贴近真实的虚拟试穿。因此，开发结合大数据和深度学习的服装推荐虚拟试穿系统对于满足个性化和高体验感服务需求上具有很高的实用价值。 基于Pytorch和Spark框架，设计并实现了一套服装推荐虚拟试穿系统。该系统在Spark集群上使用ALS推荐算法，能够根据用户评分和服装属性数据，生成个性化的推荐结果存储在MySQL中。通过改进和优化现有的网络模型，设计具有试穿准备器和生成器的新结构模型。在输入经现有模型处理的密集姿态图和服装面罩图后，生成服装试穿视频。使用Django开发前后端，设计用户界面，通过socket与推荐模块和试穿模块进行数据传输，实现服装推荐和虚拟试穿功能。 系统测试结果表明，该系统在生成个性化推荐和虚拟试穿视频上，表现出了极高的准确度和拟合度。不仅能提供用户喜爱的服装信息，还能提前预览穿着效果，极大地提升了用户的购物体验。