计算机视觉库/人脸识别

1、主要模块有： 垃圾检测模块，在无人机巡检的视频中检测出相应的垃圾信息，并反馈给用户 2、我主要负责的工作： 整个程序全部由我负责完成 技术栈： 后端：Python 目标识别：yolov5 前端： Python的 tkinter模块 3 遇到的困难： 主要是垃圾的形状、颜色、大小、都不固定，这给识别目标带来了一定的困难。 解决：通过增加喂给AI模型更多数据、更细致的人工打标签，使得识别率达到了90%以上

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

基于人脸关键点框架获取到400+人脸3D关键点数据，并绘制到人脸上。 关键点数据覆盖：眼周、瞳孔、鼻子、额头、内外嘴唇…… MediaPipe

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。

我们的交通标志识别系统利用先进的卷积神经网络（CNN），特别是YOLO-v5模型，来实现对交通标志的实时识别。这一系统经过大量数据的训练，已开发出高精度的识别模型，并成功集成到车载设备中。该车载设备配备摄像头，能够实时捕捉道路图像并通过模型进行分析，从而准确识别出各种交通标志。 主要功能： 1. 实时识别： 高效处理：基于YOLO-v5模型，系统能够在毫秒级别内处理图像并识别交通标志，确保在行车过程中不延迟。 精准识别：通过大量数据训练，模型具备高精度识别能力，能够准确分辨各种类型的交通标志。 2. 车载设备集成： 硬件集成：系统已成功嵌入车载设备，设备内置高性能摄像头，实时捕捉道路影像。 低功耗高性能：设备设计兼顾性能和功耗，确保长时间稳定运行。 3. 图像处理与分析： 实时图像输入：摄像头实时捕捉道路图像，系统即时处理输入图像。 标志识别输出：系统处理图像并输出识别结果，包括交通标志的类型和位置。 4. 项目优势： 高精度识别：利用YOLO-v5模型的优势，通过大量数据训练，实现对交通标志的高精度识别。 实时处理：系统能够在行驶过程中实时处理图像并识别交通标志，提供即时反馈，提升

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。

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）

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

项目包含图像处理模块、图像加载模块、参数控制模块、训练验证模块、模型导出模块…… 使用迁移学习、Pytorch、sklearn、混淆矩阵

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数据加载，对数据进行分析，使用数据增强训练等，优化数据分布； 2模型设计，考虑使用卷积神经网络还是transformer等网络结构； 3 模型训练，使用不同的策略进行训练； 4模型验证

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

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

目前能够跑通深度学习中目标检测、目标分割、对抗网络的代码，主要对这三个方向比较了解与专攻，几乎有所有的代码，包括一些最新的CVPR的代码，能够实现在自己电脑中训练、推理与部署。曾经尝试郭修改算法结构，使其达到更好的效果。

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。

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

依据网页分析，获取需要的数据，采用多线程方式，加快爬取速度和运行速度。充分使用python自带的库，完成项目需求

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。

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.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）。