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颜色分类leetcode 实时交通标志检测和分类 使用 SSD 的新版本将于今年夏天发布，供任何需要更高精度检测方法的人使用。 请继续关注新的更新！ 1. 说明 该项目是一个使用 OpenCV 的视频交通标志检测和分类系统。 检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并在这些轮廓中找到所有椭圆或圆。 它们被标记为交通标志的候选对象。 检测策略： 增加视频帧的对比度和动态范围 使用 HSV 颜色范围去除不必要的颜色，如绿色 使用 Laplacian of Gaussian 显示对象的边界 通过二值化制作轮廓。 检测椭圆形和圆形轮廓 在下一阶段 - 分类阶段，通过基于候选坐标从原始帧中裁剪来创建图像列表。 预训练的 SVM 模型将对这些图像进行分类，以找出它们是哪种类型的交通标志。 当前支持的交通标志（每个标志文件的名称与其在 SVM 中的类相对应）： 注意： 所有属于 8 级及以上的标志都被标记为OTHERS，因为比赛需要这样做。 还有一个 0 类被标记为非交通标志 仅对当前帧中最大的标志进行裁剪和分类 每次main.py调用时都会训练 SVM 模型，在检测阶段之前，但我仍然保存模型

CNN-RTLSDR 使用rtl-sdr加密狗进行深度学习信号分类。 当前的预训练模型能够对4种信号进行分类：WFM，TV Secam载波，DMR信号和“其他”信号。 预先模型测试 将软件存档解压缩到某个文件夹，例如C：\ rtlsdr 转到并选择Python 3.6版本，64位图形安装程序或直接下载： : 如果您没有现代的NVIDIA图形卡，则要安装CPU版本，只需在requirements.txt中删除以下行： tensorflow-gpu==1.4.0 运行anaconda提示符，将目录更改为C：\ rtlsdr，然后运行： conda install pip pip install -r requirements.txt 仅对于Tensorflow的CUDA版本，如果已安装CPU版本，请跳过以下步骤： 下载并安装CUDA 8工具包： : 下载用于工具包8的C

这段时间，自己学习了一些有关机器学习的算法，现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。 这些算法都是直接使用的skearn库的算法，并未自己编写。 鸢尾花的降维 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target X = data.data pca = PCA(n_components=2) reduced_X = pca.fit_transform(X) re

包含训练代码、预测代码、数据划分代码、网络代码等，采用pytorch框架所写。

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使用CNN的蘑菇识别分类器 目标： 该项目的目的是创建一个工具，该工具能够对来自大约1000种不同流行蘑菇种的蘑菇图片进行分类。 介绍： 蘑菇是重要的食物来源，并且在烹饪中被广泛使用，在许多美食中（特别是中国，韩国，欧洲和日本）。 此外，许多人喜欢户外活动来收集蘑菇。 但是，这种活动带来一些健康风险，因为某些有毒物质物种看起来与可食用标本相似。 在下面的示例中，我介绍了美味可食用的蘑菇Macrolepiota mastoidea和鹅膏菌鹅膏菌之间的相似性，这种摄入会导致死亡。 因此，辨别哪些蘑菇可以安全采摘是很重要的。 在本笔记本中，我将训练一种算法，该算法可以帮助我们对蘑菇种类进行分类。 使用的代码和资源： 的Python版本：3.7 使用的软件包：pandas，numpy，csv，bing_image_downloader，simple_image_download，pat

六、保障措施 （一）加强组织实施 强化部门协同和上下联动，建立健全政府、企业、行业组织和产业联盟、智库等的 协同推进机制，加强在技术攻关、标准制定等方面的协调配合。加强部省合作，依 托国家新型工业化产业示范基地建设等工作，支持有条件的地区发挥自身资源优势， 培育一批人工智能领军企业，探索建设人工智能产业集聚区，促进人工智能产业突 破发展。面向重点行业和关键领域，推动人工智能标志性产品应用。建立人工智能 产业统计体系，关键产品与服务目录，加强跟踪研究和督促指导，确保重点工作有 序推进。 （二）加大支持力度 充分发挥工业转型升级（中国制造 2025）等现有资金以及重大项目等国家科技计 划（专项、基金）的引导作用，支持符合条件的人工智能标志性产品及基础软硬件 研发、应用试点示范、支撑平台建设等，鼓励地方财政对相关领域加大投入力度。 以重大需求和行业应用为牵引，搭建典型试验环境，建设产品可靠性和安全性验证 平台，组织协同攻关，支持人工智能关键应用技术研发及适配，支持创新产品设计、 系统集成和产业化。支持人工智能企业与金融机构加强对接合作，通过市场机制引 导多方资本参与产业发展。在首台（套）重大技术装备保险保费补偿政策中，探索 引入人工智能融合的技术装备、生产线等关键领域。 （三）鼓励创新创业 加快建设和不断完善智能网联汽车、智能语音、智能传感器、机器人等人工智能相 关领域的制造业创新中心，设立人工智能领域的重点实验室。支持企业、科研院所 与高校联合开展人工智能关键技术研发与产业化。鼓励开展人工智能创新创业和解

MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法