基于图像识别的图片定位方式研究

pytorch实现了torch库(C语言编写的后端)的python接口,用于机器学习。它支持NIA的CUDA技术,可以实现方便的硬件加速。我们使用pytorch的torchision来做图像处理和识别,torchision提供了多个数据集和模型架构。图像识别这是整个项目的重点,其性能直接决定了我们图像对比的准确性。torchision.models内置了多个模...

毕业论文:基于树莓派的人脸识别门禁系统本科毕业设计

大体讲述本毕业设计,即人脸识别图像处理的研究价值意义以及发展历程,非常具体地讲述了人脸识别图像处理的国内外研究现状。本文设计的人脸识别门禁系统,通过程序内部的图像处理,数据匹配来实现对大门的控制,通过这一阶段的探索研究,能够有效地实现门禁系统的启停,起到安全防范作用,研究目的在为今后的人脸识别门禁系统的设计...

深度学习下的医学图像分析(四)

BIC的MINC团队开发了一种将DICOM转换为MINC图像的工具,这个程序是用C语言编写的,点击此链接查看github报告。由NIFTI或ANALYZE转换为MINC格式在BIC的MINC团队开发了另外一种能够将NIFTI或ANALYZE图像转换为MINC图像的工具,这个程序叫做nii2mnc。点击此链接查看包括nii2mnc在内的一系列转换工具。总结我们在本文介绍...

如何用 200 行 JavaScript 代码实现人脸检测?

区域分类器应识别图像区域是否为人脸。其思路是在整个图像中运行这个分类器,以获得其中的所有面孔(稍后详细介绍)。Pico.js的区域分类过程封装在一个函数中,其原型如下:function(r,c,s,pixels,ldim){/*...*/}前三个参数(r、c和s)指定区域的位置(其中心的行和列)及其大小。pixels阵列包含图像的灰度...

创造栗无人驾驶V1智能车NOC赛场突出重围,直击AI教学痛点

威栗板作为无人驾驶V1智能车的人工智能开源硬件之一,内置人工智能模块,支持语音识别,图像识别、无人驾驶等AI功能和C语言、图形化编程环境。同时,集成驱动模块扩展性强,兼容开源硬件及各类传感器,通过人工智能技术与开源电子的完美兼容,让无人驾驶智能车V1系列套装,实现高度自由化。

AIGC原子能力商业潜力分析

大模型推出对文本、图像、音频、视频进行了直接性的影响,AIGC为各个行业赋能的趋势已经显现,服务类行业、制造类行业、文娱类行业将会受到较大冲击(www.e993.com)2024年11月15日。文字模态原子能力作为AIGC语言能力的核心,已有大量的商业应用AIGC早期发展的重点之一是基于自然语言处理技术的文字单模态原子能力,其包含文本回复、文章生成、内容续写等...

技能大赛获奖的职校生:读了个本科,工作反不如大专同学

在朋友寝室等待时，跟一位正在学C语言的同学相谈甚欢。那位同学正准备参加省级职业院校技能大赛（省赛），队伍里刚好需要一位负责编程的队员，便向小齐发出了邀请。他们参与的是“嵌入式技术应用开发”赛项：选手要开发一台智能小车。小车在沙盘中按规定路线行进，完成算法解密、ETC识别、图像识别等任务，每个任务根据...

一探究竟!创造栗无人驾驶智能车V1系列套装全向解析

此智能软件编程平台支持C语言与图形化编程及边缘检测、霍夫转换相关算法，同时内置无人驾驶控制模块与智能摄像头图像识别模块，可离线完成巡线与路标识别等相关功能，帮助学生在实践中深入理解人工智能运作原理。在实际操作中可以发现，得益于创造栗软件编程平台，学生们不仅可实现道路识别、交通标志识别、障碍物避让等功能，...

马斯克:载人飞船上天前,我曾跪在地上祈祷

我们采用简单的神经网络,基本上就是在一个摄像机的一帧图像上进行识别,然后试着把它们结合在一起。我们有自己的C语言编译器。因此,为了获得最大的性能,我们也在不断优化我们的C语言编译器的最大效率。事实上,我们最近在C语言编译器上做了一个新的REV命令,它将直接编译到我们的Autopilot自动驾驶硬件上。

南昌工程学院2023年全日制硕士研究生招生简章

硕士研究生招生考试报名包括网上报名和网上确认两个阶段。网上报名时间为2022年10月5日至10月25日,每天9:00—22:00。网上预报名时间为2022年9月24日至9月27日,每天9:00—22:00。所有参加硕士研究生招生考试的考生均须进行网上报名,并在网上确认网报信息和采集本人图像等相关电子信息,同时按规定缴纳报考费。