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行人与非机动车识别检测的人工智能解决方案(含完整源码)

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简介:
本项目提供一种高效的人工智能方案,专注于行人和非机动车的精准识别与跟踪。内含详细文档及完整代码,便于用户快速上手应用或二次开发。 内容概要:行人或非机动车识别检测适用于工作1-3年的研发人员。建议基于YOLO和SpringBoot进行相关研究与开发。

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    本项目提供一种高效的人工智能方案,专注于行人和非机动车的精准识别与跟踪。内含详细文档及完整代码,便于用户快速上手应用或二次开发。 内容概要:行人或非机动车识别检测适用于工作1-3年的研发人员。建议基于YOLO和SpringBoot进行相关研究与开发。
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    行人检测技术是一种计算机视觉方法,旨在自动发现图像或视频中的行人。这项技术广泛应用于智能监控、自动驾驶等领域,以提高安全性与效率。 行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别行人识别
  • video-02.mp4 - 试视频
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    这段视频展示了最新的智能车辆技术在识别和响应行人的能力。通过详实的实验场景,观众可以了解到当前AI技术在保障道路安全方面所取得的进步。 这段文字描述的是一个名为“video-02.mp4”的视频文件,内容涉及人工智能车辆检测及行人检测的测试。
  • 基于慧校园综合-PPT
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    本PPT介绍了一种先进的基于人工智能技术的智慧校园综合解决方案,旨在提升教学、管理和科研效率。通过智能化手段优化教育资源配置,提高师生体验与满意度。 《基于AI人工智能的智慧校园综合解决方案》 智慧校园是现代教育技术发展的必然产物,它将人工智能(AI)、物联网(IoT)和大数据等先进技术应用于校园各个层面,以提升教育质量和管理水平。本方案旨在构建一个全面、高效且智能的校园环境,通过整合各种资源实现智慧化运营。 建设背景与需求分析指出,信息化是当今社会的一场革命,其特征在于数据化、传输和复用技术的应用,持续推动信息技术的发展。智慧校园的构建不仅是技术进步的表现,更是教育领域对信息化机制的探索。这包括服务与业务(S:Services)、管理与组织(M:Management)、架构与协同(A:Architecture)、政策与规章(R:Rules)、技术(T:Technologies)以及逐步演进与竞争氛围(Race)等多方面的融合。 在技术层面,方案介绍了传统智能算法和深度学习算法的差异。传统算法依赖于人工设计特征,而深度学习则通过机器自我学习和提取特征来提高识别准确性和环境适应性。此外,技术发展趋势包括互连互通的网络技术、改变教学模式的软件应用、提升教学质量的视频技术和数据分析技术,以及物联网技术在智慧校园中的应用。 智慧校园的具体应用涵盖多个方面: 1. 校园安全:通过人脸识别、车辆管理、周界监控和报警系统构建全方位的安全防护网。 2. 教学教务:利用智慧课堂、教室人脸点名、课堂行为分析和智能录播促进个性化教学和教学质量提升。 3. 后勤总务:包括智慧宿管、智能图书馆、智能厨房、访客管理以及自习室的智能化,提高校园生活的便利性。 4. AI人脸识别应用:在出入管制、无感知考勤和人脸布控中确保安全与效率。 5. 其他延伸应用:如图墙展示系统及园丁系统等丰富了校园信息化内涵。 方案强调构建统一平台实现各系统的集成联动,通过数据融合和智能预警提升安全管理能力。可视化的指挥调度系统保证信息畅通并支持精准决策;领导视图则为管理者提供教学、后勤、安全等方面的多维度数据分析,帮助优化资源配置与管理。 基于AI人工智能的智慧校园综合解决方案旨在打造一个安全、智能、高效且人性化的校园环境,以科技推动教育现代化,提升师生的学习和生活环境。随着技术发展,智慧校园未来将更加广阔,并有力促进教育公平及质量提升。
  • MT-CNNFaceNet开箱即用
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    本项目提供基于MT-CNN和FaceNet模型的人脸检测与识别一站式解决方案,具备高效准确的特点,适用于多种应用场景。 MT-CNN实现人脸检测,使用了Haar特征分类器;FaceNet用于人脸识别功能。项目在PyCharm环境中可以直接打开并运行。该项目利用了预训练的FaceNet模型,由于模型文件较大,我已经将其分批上传至我的个人主页,请访问下载对应的预训练模型,并将它们放置到mtcnn-FaceNet\models目录下的相应子目录中。 人脸数据库初始化时使用的是我在网上搜集的一些明星照片作为样本。通过MT-CNN和Haar分类器从mtcnn-FaceNet\dataset\images文件夹中的所有图片提取出的人脸图像,保存在了mtcnn-FaceNet\dataset\emb_face目录下。利用这些人脸数据训练模型,并生成一个名为faceEmbedding.npy的模型文件,该文件存放在mtcnn-FaceNet\dataset\emb路径中。 最后,使用FaceNet从mtcnn-FaceNet\dataset\test_images中的图片进行人脸识别操作。
  • 系统系统
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    动态人脸识别系统解决方案是一种先进的生物识别技术,能够实时、准确地识别人脸信息。该系统广泛应用于安防监控、智能支付等领域,有效提升安全性与便捷性。 本段落探讨了动态人脸识别的问题,在许多关于人脸识别的研究中主要关注的是静态人脸的识别。为了满足实际应用的需求,本研究重点在于移动状态下的人脸识别问题。
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    优质
    本项目提供一套完整的人脸识别系统源代码,涵盖人脸检测、特征提取及比对等核心模块。适用于AI学习与研究,助力开发者快速上手人脸识别技术。 基于人工智能技术的人脸识别具有较高的辨识率,并且可以实现人脸的准确识别。
  • VC++OpenCV 1.0
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    本资源提供了一套基于VC++和OpenCV 1.0实现的车牌识别系统完整源代码,适合初学者研究学习及开发人员参考使用。 项目名称:车牌牌照检测识别完整源代码 开发环境:vc6.0 和 opencv1.0 整体功能描述:该项目旨在实现对车辆的自动跟踪、检测,并拍照、定位及字符识别,但目前尚未完成追踪与拍摄的功能。 已实现的功能: - 可以在视频中手动圈选目标后进行物体跟踪。 - 使用USB摄像头读取车牌图片并能够对其进行精确定位和分割处理。 - 对于单个字符的切割和识别也已经可以正常运行。
  • 基于运维.pptx
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    本PPT探讨了利用人工智能技术提升IT运维效率和质量的创新方案,涵盖自动化监控、故障预测及智能决策支持等多个方面。 基于AI的智能运维解决方案旨在利用人工智能技术提升IT系统的运行效率与稳定性。通过预测性维护、自动化故障处理以及优化资源配置等功能,该方案能够显著减少人工干预的需求,并提高问题解决的速度与准确性。此外,它还支持实时监控和数据分析能力,帮助企业更好地理解系统性能瓶颈并采取相应措施加以改善。 此智能运维解决方案结合了机器学习算法及大数据技术,在确保业务连续性的同时降低了运营成本。通过实施这一策略,企业可以更加专注于核心竞争力的培养而非日常的技术维护工作上。
  • 图像技术
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    本研究聚焦于人工智能领域的图像识别和人脸识别技术,探讨其工作原理、应用领域及未来发展方向。 本项目使用深度学习框架torch,并采用resnet34网络架构进行训练与推理。数据集包含两类内容。该项目包括训练文件、推理文件以及QT界面设计。通过QT界面,用户可以选择图片或视频进行识别操作。如遇到代码相关问题,可以免费咨询博主。