该课题为基于matlab眼部检测的疲劳驾驶系统。我们可以假设有一部摄像头对着大巴司机或者或者司机，对司机进行实时的监测，每隔数秒进行一次疲劳的判别，如果说疲劳驾驶则进行报警或者提示司机。检测方法为先进行人脸定位，在寻找眼睛再去判别眼睛属于睁开还是闭住。去统计闭眼的频率。

机器学习人脸检测和识别（中文标记姓名） python+opencv+freetype 图文教程和项目源代码 图文教程 http://blog.csdn.net/wyx100/article/details/75675644

颜色分类leetcode 交通标志识别 语境 在这个项目中，我将解释如何构建一个深度学习模型来识别交通标志。 它旨在成为一种学习体验，对于我自己和其他喜欢在这里学习的人来说，我将专注于实践方面。 我将描述我自己构建这个模型的经验并分享源代码。 这适合那些已经了解 Python 和机器学习基础知识，但想要亲身体验并练习构建真实应用程序的人。 在这一部分中，我将解释图像分类，并将使模型尽可能简单，涵盖卷积网络、数据增强和对象检测。 项目的问题陈述和目标 我在这里使用的数据集是德国交通标志基准，是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举行的多类、单图像分类挑战。 交通标志检测是一个高度相关的计算机视觉问题，是汽车等行业中许多应用的基础。交通标志可以在颜色、形状以及象形图或象形图的存在方面提供各种类别之间的广泛变化。文本。 在这个项目中，我将开发一种深度学习算法，该算法将对德国交通标志图像进行训练，然后对未标记的交通标志进行分类。 深度学习模型将使用 tensorflow 构建，我们还将了解使用 OpenCV 预处理图像的各种方法，并使用云 GPU 服务提供商。 该项目的细分

文本的检测和识别，检测使用east，识别使用Tesseract，代码是python写的 。详见文章：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/121398816?spm=1001.2014.3001.5501

根据神华集团神东矿区商品煤装车工作的需求,设计了一套货运列车车底物质检测与识别系统,在装车前采用激光扫描技术进行车底残留物体体积检测,利用可见光摄像头,拍摄车底物质视频,根据物体纹理、颜色判别物质种类,并利用摄像头拍摄火车侧面视频进行车号识别,从而完成车箱底部残留物质识别和体积计算,提高煤炭等物料的装车效率。

自动金属表面缺陷检查在工业产品的质量控制方面已受到越来越多的关注。金属缺陷检测通常是针对复杂的工业场景执行的，这是一个有趣但具有挑战性的问题。传统的方法是基于图像处理或浅层机器学习技术的，但是这些方法只能在特定的检测条件下检测缺陷，例如在一定范围内或在特定的照明条件下，具有明显对比度高的低缺陷轮廓和低噪声的缺陷。本文讨论了一种通过双重过程自动检测金属缺陷的方法，该过程可以准确地定位和分类从实际工业环境中捕获的输入图像中出现的缺陷。设计了一种新颖的级联自动编码器（CASAE）架构，用于分割和定位缺陷。级联网络基于语义分段将输入的缺陷图像转换为像素级预测蒙版。分割结果的缺陷区域通过紧凑卷积神经网络（CNN）分为特定类别。使用工业数据集可以成功地检测出各种条件下的金属缺陷。实验结果表明，该方法满足了金属缺陷检测的鲁棒性和准确性要求。同时，它还可以扩展到其他检测应用程序。

现阶段火灾频发，需要自动进行火灾的检测与识别，虽然存在温度、烟雾传感器等火灾检测手段，但是检测实时性得不到保证.为了解决这一问题，提出了基于改进YOLOv3的火灾检测与识别的方法.首先构建一个多场景大规模火灾目标检测数据库，对火焰和烟雾区域进行类别和位置的标注，并针对YOLOv3小目标识别性能不足的问题进行了改进.结合深度网络的特征提取能力，将火灾检测与识别形式化为多分类识别和坐标回归问题，得到了不同场景下火焰和烟雾两种特征的检测识别模型.实验表明，本文提出的改进YOLOv3算法对不同拍摄角度、不同光照条件下的火焰和烟雾检测都能得到理想的效果，同时在检测速度上也满足了实时检测的需求.

3、路面导向标志检测： 用二值化与逆透视变换叠加，再通过联通区域滤波的方法来提取路面交通标志的感兴趣区域。 1、类点数约束： 对于每一个分割类，其包含的点数是判断其是否可能是路面标志的最快速方法。分割类的点数 n 应满足： 2、类外接矩形约束： 类外接矩形可以大致勾勒出类的形状范围，对于判断是否是路面标志也有很好的效果，其外接矩形边长 u，v，它们应满足：

《智能视频监控中目标检测与识别》系统介绍了智能视频监控中目标检测与识别的基本问题及其相关处理技术。主要内容包括智能视频监控的理论、算法和典型应用实例。包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。《智能视频监控中目标检测与识别》内容由浅人深、循序渐进，着重于经典内容和最新进展的结合，并辅以较多的应用范例。《智能视频监控中目标检测与识别》可作为高等院校有关专业的研究生和高年级本科生的教学参考书，也可供相关专业的科技人员学习参考。 上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论 第1章 绪论 1.1 智能视频监控概述 1.1.1 智能视频监控的发展 1.1.2 智能视频监控中的关键问题 1.2 智能视频监控的研究内容 1.2.1 智能视频监控的系统结构 1.2.2 智能视频监控的难题 1.3 研究现状与应用前景 参考文献 第2章 计算机运动视觉相关理论 2.1 摄像机的标定 2.1.1 坐标系的变换 2.1.2 摄像机的标定 2.2 双目立体视觉 2.2.1 特征匹配关键技术 2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像 2.3 运动视觉 2.3.1 运动视觉的研究内容 2.3.2 运动视觉处理框架 2.4 场景理解 2.4.1 场景理解认知框架 2.4.2 静态场景理解 2.4.3 动态场景理解 参考文献 第3章 运动目标检测技术 3.1 运动目标检测概述 3.1.1 光流法 3.1.2 相邻帧差法 3.1.3 背景差法 3.1.4 边缘检测方法 3.1.5 其他重要的相关方法 3.2 视频监控中的背景建模 3.2.1 背景提取与更新算法概述 3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法 3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法 3.2.4 去除阴影 3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法 3.3.1 改进的帧差法 3.3.2 图像的腐蚀与膨胀 3.3.3 车辆目标分割识别 3.3.4 实验结果与分析 参考文献 第4章 运动目标跟踪技术 4.1 目标跟踪的分类 4.2 目标跟踪方法 4.2.1 基于特征的跟踪方法 4.2.2 基于3D的跟踪方法 4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法 4.2.4 基于运动估计的跟踪方法 4.3 粒子滤波器 4.3.1 离散贝叶斯滤波系统 4.3.2 蒙特卡洛采样 4.3.3 贝叶斯重要性采样 4.3.4 序列化重要性采样 4.3.5 粒子滤波(Particle Filte)一般算法描述 4.3.6 粒子数目N的选取 4.4 多视角目标跟踪 4.4.1 目标交接 4.4.2 多摄像机的协同 4.4.3 摄像机之间的数据通讯 4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成 参考文献 第5章 运动目标分类技术 5.1 目标分类方法 5.1.1 基于形状信息的分类 5.1.2 基于运动特性的分类 5.1.3 混合方法 5.2 分类的特征提取 5.2.1 视频图像的两种特征 5.2.2 分类特征选择 5.3 分类器构造 5.3.1 支持向量机理论 5.3.2 多类支持向量机 5.3.3 特征训练 5.4 训练和分类方案 5.4.1 静态图像训练分类模型 5.4.2 动态视频中运动对象的分类 5.4.3 训练和分类的实验结果 参考文献 第6章 行为理解技术 6.1 行为理解的特征选择与运动表征 6.1.1 特征选择 6.1.2 运动表征 6.2 场景分析 6.2.1 场景结构 6.2.2 场景知识库的建立和更新 6.3 行为建模 6.3.1 目标描述 6.3.2 约束表达 6.3.3 分层的行为模型结构 6.4 行为识别 6.4.1 基于模板匹配方法 6.4.2 基于状态转移的图模型方法 6.4.3 行为识别的实现 6.5 高层行为与场景理解 6.6 行为理解存在的问题与发展趋势 参考文献 下篇 智能视频监控应用实例 第7章 白天车辆检测实例 7.1 道路交通样本库的采集与组织 7.1.1 样本的采集 7.1.2 样本库元信息和组织 7.2 车辆检测系统结构设计 7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述 7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程 7.2.3 系统框图 7.3 背景重构 7.3.1 视频背景重构技术回顾 7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法 7.4 灰度空间阴影检测算法研究 7.4.1 彩色图像的灰度变换 7.4.2 算法原理 7.4.3 试验结果 7.5 虚拟线圈车辆检测法 7.5.1 数学形态学后处理与状态机 7.5.2 交通参数的测量 第8章 夜间车辆检测实例 8.1 夜间视频车辆检测系统框架 8.2 摄像机配置 8.2.1 摄像机安装和标定 8.2.2 车灯在路面上的投影与视野的设

几种常见的计算机视觉方面的算法代码，基于opencv实现