基于深度学习的车联网图像识别系统设计

由于传统系统在车联网图像识别应用中的漏识率较高,基于深度学习设计车联网图像识别系统。硬件方面,设计了高清摄像机和发光二极管（Light Emitting Diode,LED）补光灯,获取道路车辆图像信息;软件方面,根据图像对比结果将车辆图像分成两类,对亮度较低的一类进行增强处理,利用深度学习网络模型对图像特征进行深度挖掘,并对提取的图像特征进行降维处理,根据图像特征与车联网数据库中的车辆图像进行对比,计算出图像相似度,识别到图像属性信息,从而实现基于深度学习的车联网图像识别系统设计。实验结果表明,设计系统对于车联网图像识别的漏识率低于传统系统,能够为图像识别提供精准的依据。     

基于深度学习的光照不均匀图像识别系统设计

为提升光照不均匀图像识别质量，提出一种基于深度学习的光照不均匀图像识别系统。硬件部分设计了AD8-PoCL高速图像采集卡和电荷耦合器件（Charge Coupled Device,CCD）增强相机，软件部分基于深度学习设计了光照不均匀图像识别算法及识别功能模块，实现了光照不均匀图像识别。系统测试结果表明，该系统的各项功能运行正常，应用价值较高。     

基于小样本学习的SAR图像识别

深度学习已成为图像识别领域的一个研究热点。与传统图像识别方法不同,深度学习从大量数据中自动学习特征,并且具有强大的自学习能力和高效的特征表达能力。但在小样本条件下,传统的深度学习方法如卷积神经网络难以学习到有效的特征,造成图像识别的准确率较低。因此,提出一种新的小样本条件下的图像识别算法用于解决SAR图像的分类识别。该算法以卷积神经网络为基础,结合自编码器,形成深度卷积自编码网络结构。首先对图像进行预处理,使用2D Gabor滤波增强图像,在此基础上对模型进行训练,最后构建图像分类模型。该算法设计的网络结构能自动学习并提取小样本图像中的有效特征,进而提高识别准确率。在MSTAR数据集的10类目标分类中,选择训练集数据中10%的样本作为新的训练数据,其余数据为验证数据,并且,测试数据在卷积神经网络中的识别准确率为76.38%,而在提出的卷积自编码结构中的识别准确率达到了88.09%。实验结果表明,提出的算法在小样本图像识别中比卷积神经网络模型更加有效。     

“轻享健康”微信小程序的设计与实现

随着人们对健康问题的关注度不断提升,用户对健康有着多样化的需求。本文设计了一款健康饮食外卖应用,该应用基于微信小程序框架采用MVC模式进行设计与开发,使用ResNet神经网络模型和PaddleJS工具实现了菜品图像识别功能,能够识别各类菜品。此外,本文基于协同过滤算法,根据用户的行为习惯和偏好,提供个性化美食推荐服务。该小程序运行正常,功能与设计要求相符,能够为用户提供健康饮食方案与服务。     

基于微信小程序的鸟鸣声识别系统的研究与实现

鸟类是生态系统中的重要组成部分,传统的鸟类调查与监测需耗费大量的人力物力,效率十分低下。对此,基于微信小程序,利用Flask框架和深度神经网络,研究设计了一个鸟鸣声识别系统,通过声音识别技术实现了鸟鸣声的自动识别和分类。用户可通过微信小程序录制或上传鸟鸣声音频文件,系统将自动对音频进行预处理和特征提取,然后使用训练好的CNN模型对鸟鸣声进行识别。同时系统还提供了鸟类字典、数据监测可视化等相关信息的查询和展示。     

一种基于深度学习的移动端胆石病智能诊断系统

传统医疗方式大都将采集到的数据发送到本地或远程服务器,然后将处理的结果发送给用户.论文设计并研发了一种基于深度学习的移动端胆石病智能诊断系统,可以离线部署在具有安卓系统的移动端设备,并在本地进行胆石病医疗图像识别工作.该系统采用直方图均衡化进行图像预处理以及卷积神经网络进行病灶特征的提取.通过联合编译Py-thon和Java代码来调用模型在移动终端的应用.实验表明,该系统能够在确保准确率高达94.8％的前提下快速完成胆石病识别过程.     

深度学习在图像识别中的应用研究综述

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，有着广阔的应用前景，开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义，文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的由来，具体分析了深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络以及胶囊网络等深度学习模型，对各个深度学习模型的改进型模型逐一对比分析。总结近年来深度学习在人脸识别、医学图像识别、遥感图像分类等图像识别应用领域取得的研究成果并探讨了已有研究值得商榷之处，对深度学习在图像识别领域中的发展趋势进行探讨，指出有效使用迁移学习技术识别小样本数据，使用非监督与半监督学习对图像进行识别，如何对视频图像进行有效识别以及强化模型的理论性等是该领域研究的进一步方向。     

FPGA平台实现基于遗传算法的图像识别的研究

利用模板匹配方法,采用基于遗传算法的图像识别技术,完成了对图像目标识别的算法验证。在此基础上进行了基于该算法的图像识别系统的FPGA实现,并在相关验证平台进行了硬件仿真与时序分析。实验结果表明,所设计的图像识别电路具有较高的识别精度和较快的识别速度。     

基于人工智能的缺陷图像识别算法

为了提高实际场景图像的缺陷识别准确度,基于人工智能、图像识别和深度学习技术,设计一种新的图像缺陷识别算法。采集缺陷图像,为缺陷目标识别做好检测分析和学习训练准备。联合分水岭分割和颜色特征分割方法,提取缺陷图像的有效特征。基于卷积网络,充分借助其中的学习模型,采用Python开源框架,设计新的缺陷识别方法。将人工智能算法集成于开发的软件系统中,该系统功能包括相机采集、视频导入、HDMI导入、脚踏板控制等。仿真数据表明,与已有分割技术相比,所提算法具有更理想的识别准确性与鲁棒性。     

基于微信小程序的课程表系统

基于教务管理系统中的课程数据,通过SpringBoot框架与微信小程序设计并实现了一个基于企业微信的课程表查询系统。用户在企业微信中单击“课程表”应用即可查看个人课表。该系统采用微信小程序作为前端,使用SpringBoot开发后端,通过封装视图、Redis缓存机制获取课程数据,提高了访问速度,优化了用户体验,具有一定推广价值。     

基于微信小程序的检验查询系统设计与开发

目的:设计与开发基于微信小程序的检验查询系统。方法:通过TP5、mysql、小程序开发者工具实现手机终端检验查询系统的全栈开发。结果:通过微信小程序查询检验报告,用户登陆便捷,绑定简单,查询方便,减少了用户现场取报告的人次数。结论:微信小程序在医疗软件中的应用,可提供高效、稳定的智慧医院服务,提升用户的就医体验。     

基于深度学习的车牌图像识别数据可视化平台的设计与实现

随着汽车数量逐年上升,如何提高车辆管理水平成为难题,其中车牌识别成了智能交通领域中一项重要课题。设计了基于深度学习和图像识别技术开发车牌识别数据可视化系统,系统主要有图像识别、图像裁剪、记录查询和信息可视化等功能。先将上传的车辆图像进行识别从而得到车牌信息并将其输入系统,系统能有效地管理和查询所有输入的车牌数据,然后通过可视化界面直观展示系统中的车牌数据信息,经过测试,能有效识别车牌信息,提高车辆管理效率。     

一种简单的图像识别技术

图像识别,是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解,以识别各种不同模式的目标和对象的技术,是应用深度学习算法的一种实践应用。图像的传统识别流程分为四个步骤:图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。现在通用的图像识别算法是k-means算法以及词袋模型。但是该算法非常复杂,对于普通人学习起来难度极大。本人发明了一种非常简单的图像识别算法,普通人一看就懂。     

智能垃圾分类系统的设计

许多城市都要求生活垃圾分类，但是目前大多数人在垃圾种类区分方面存在一定的困难。为了解决这个问题，基于深度学习的图像识别方法设计一个智能垃圾分类系统。通过TensorFlow2.3和MobileNetV2构建和训练垃圾分类模型，应用Qt Designer与Python设计一个便于用户操作的上位机图形界面。将智能垃圾分类和垃圾桶控制有机结合，利用ESP32-CAM获取需要识别的垃圾图像，通过Wi-Fi发送给上位机进行图库比对，并将识别结果通过Wi-Fi发送至ESP-8266，启动驱动控制，打开相应垃圾桶盖。系统测试结果表明，所设计的智能垃圾分类系统能够准确地识别垃圾类型，使用户能够无接触地投放垃圾。     

一个基于微信小程序的高校信息推荐系统的设计与实现

针对目前市场存在的高校信息推荐系统中的可视化表达抽象、用户理解不直观的问题,基于微信小程序、移动GIS、Node.js和MongoDB等技术,设计并实现了一种基于微信小程序的高校信息推荐系统.该系统通过结合用户与高校的空间信息,对高校和专业进行推荐、查询.能够帮助用户更直观方便的获取周边高校信息,丰富高校信息展示形式.     

复杂背景下基于深度卷积神经网络的森林火灾识别

针对森林火灾的特点,提出并设计一种基于深度学习的森林火灾图像识别方法。通过实验,给出用于复杂背景下森林火灾识别的深度卷积神经网络结构,并对该结构进行训练和测试。并且,针对小样本林火识别存在识别率低的问题,提出一种参数替换方法。结果表明,该方法具备较高的正确率,正确率达到98%。同时网络可自动提取特征,无需对输入图像进行复杂预处理,克服了传统算法许多固有的缺点,将其应用在森林火灾识别领域取得了很好的效果。     

基于深度学习的甘蔗茎秆切面检测程序设计与开发

为了实现对甘蔗茎秆切面的自动检测,笔者设计并开发了一款基于深度学习的甘蔗茎秆切面检测小程序。首先,将收集的数据集作为训练数据集;其次,使用UNet++网络结构训练模型;最后,利用训练好的模型进行微信小程序的开发,将训练好的模型嵌入微信小程序后端,设计并开发甘蔗茎秆切面检测小程序。结果表明,该程序具有页面简洁明了、方便用户操作等特点,其可视化分析大大缩短了用户对数据的分析周期,可为农业植物生产领域的研究人员提供甘蔗茎秆切面的相关检测数据。     

基于CNN的人脸识别解压助眠微信小程序

设计了基于CNN的人脸识别解压助眠微信小程序,系统通过运用主成分分析法将人脸表情特征进行筛选,再运用卷积神经网络对用户人脸表情进行精准识别,通过识别用户的表情并结合用户完成的心理问卷制定专属于用户的睡眠之旅,准确地帮助用户改善情绪、减轻压力,助力用户更好睡眠。系统旨在给用户提供一个缓解压力,有助于睡眠的多样化平台。     

基于深度学习和迁移学习的水果图像分类

图像识别作为深度学习领域内的一项重要应用,水果图像的分类识别在智慧农业以及采摘机器人等方面具有重要应用。针对以往传统图像分类算法存在泛化能力差、准确率不高等问题,提出一种在TensorFlow框架下基于深度学习和迁移学习的水果图像分类算法。该算法采用Inception-V3的部分模型结构对水果图像数据进行特征提取,采用Softmax分类器对图像特征进行分类,并通过迁移学习方式进行训练得到迁移训练模型。测试结果表明,该算法与传统水果分类算法对比,具有较高识别准确率。     

基于微信小程序的智慧化游学软件设计与实现

在微信小程序经济圈已经逐步形成的大背景下,通过信息化的技术可以加强国民对汉字语言文化的了解,进而让人们体会汉语言文化本身所承载的更为重要的中华优秀传统文化。通过使用结果表明,基于微信小程序的智慧化游学软件在高校、社区等地反响良好,利用图像识别技术达到更好的交互性,让用户在有着高度审美的汉语言文化氛围的交互界面中有更好的学习体验。