计算机视觉库/人脸识别

简单实现五种花的种类识别 具体{ "0": "daisy", "1": "dandelion", "2": "roses", "3": "sunflowers", "4": "tulips" } 项目本身使用的是alexnet网络

作品模块：1.运行环境的搭建 2.手部模型的构建 3.手势识别的自定义动作模型 4.鼠标控制接口 可以实现：通过普通摄像头的手势识别来完成对鼠标的控制 其中的：2，3，4部分几乎全部由本人完成。

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.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。

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。

一, 此软件用于开发各类功能测试，使用脚本即可完成各类项目。 二， 此系统由本人独立完成， 使用C#开发， 视觉使用halcon算子完成。 三， 此软件性价比极高， 大大提高了开发人员的开发效率。

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。

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。

1.开发实用、高性能、且易于部署的各种图像处理功能，如证件照检测，人脸检测，目标检测，人像抠图，文字识别。其中证件照检测可在CPU单线程下实现80+FPS，支持yolov5、yolov8训练的模型推理。 2.模型推理框架主要使用onnxruntime，摆脱各种深度学习框架依赖，其它必须的模块为OpenCV、numpy，可轻松为各类web服务或桌面应用项目集成所需功能。 3.如需开发线上服务接口，博主可使用Fastapi或Flask及gunicorn开发支持外网调用的服务接口，Nginx代理及域名请业主自行配置。 4.注：所提供的所有功能代码均由本人编写！！！严格杜绝可读性差，速度慢，使用繁琐的屎山代码。项目中使用到的第三方模型及参考的文档会注明出处。

项目主要功能，实现视频录制，录制视频包含语音播报，人脸检测，人脸识别，语音识别，文件识别，签字动作得算法，录制完成后上传至服务器。包含其他小功能，报表统计，视频自动质检等。 项目模块分为业务录制，录像中心,话术中心，业务中心，内管中心，报表中心，后台管理。 主要职责：项目设计，接口开发，项目部署，运维等工作。

药房分拣系统： 包括视觉识别软件，运功控制软件， 视觉识别系统、机械臂 采用三维机器视觉可以有效识别药品三维数据，同时识别药品二维码信息。 算法根据药品三维数据以及二维码信息，可以控制机器人对药品进行快速分拣，利用视觉技术完成药品识别与复核。

快递量方机：集“量方+称重+扫码+拍照+系统对接”于一体，让货物数据采集以及分拣更加快捷，节约了大量的人工以及时间，帮助企业提升了作业效率和经济效益。顶扫侧扫检收设备主要运用在物流、快递电商等行业。适用于重物，如盒子、纸板箱、包装袋等。 可以自动识别多种类型的条码、动态测量尺寸计算体积、自动称重以及计数，最后将获取的数据同步至企业系统。 这样的体积测量数据采集dws设备适用于：物流、仓储、电商、跨境运输、制造等领域。

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

本作品采用先进的YOLOv8算法，实现高效的目标检测与目标计数功能。通过精准识别图像中的物体并自动统计数量，为各种应用场景提供便捷、准确的自动化解决方案。

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

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。

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。

该项目主要完成抽烟行为检测，在某些特定场合，例如易燃易爆的场所是严禁抽烟的。因此本项目主要是负责完成场景中人员抽烟行为的检测。检测算法采用的是Yolo V5算法，前期先通过收集整理并标注抽烟行为数据集，然后利用收集的数据集完成抽烟模型的训练。待模型达到检测精度要求后，利用该模型即可完成抽烟行为的实时检测，单帧检测时间大约150ms，检测精度>95%。

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