短时强降水、大风等强对流夭气危害巨大，对其进行自动识别存在相当大的技术困难。提岀一种基于深度神经网络的强对流夭气智能识别模型，以雷达回波图像和表征囯波移动路径的光流图像作为输λ，通过神经网络的自学习，寻求雷达图像与¨是否发生强对流天气”之间的函教映射关系;并运用数据集増强、代价函教优化和模型泛化性能优化等技术，解决了训练样本的不均衡问题，避免了模型训练过程陷λ局部极值的问题。实验结果表眀，该方法对强对流夭气识别的准确率达到96%，误报率低于60%。该方法也适用于对下击暴流等灾害性天气的自动识别。

Raspbarry_Tensorflow_Robot 基于Tensorflow的树莓派智能识别机器人 实现功能 1.通过树莓派GPIO口控制机器人前后左右移动以及机械臂运动，通过步进电机控制摄像头上下移动。（采用非阻塞输入） 2.使用Tensorflow进行图像识别。 3.使用RPI Cam web 接口将视频信息实时传送到web端。 4.取识别的内容中可能性最大的进行语音输出。

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懒人字幕提取工具，这是一款简单好用的视频字幕提取工具，它不仅能够提取本地视频字幕，网络在线视频字幕它同样支持，甚至是图片上的字幕依然可以进行提取工作，辅以简洁清爽的功能菜单命令，能够帮助用户解决关于提取字幕的诸多问题。并且它操作十分简单，你可以通过双击黑板或拖曳方式来导入视频，而且你可以自由设置识别频率、高精准识别等设置，通过拖动红色线框来框选字幕显示的地方，视频播放后点击开启便可提取，整个过程不仅快速而且稳定，识别精准度也极高。另外，区别于同类软件而言，这款懒人字幕提取不论是操作简易度还是识别精度都非常惊艳，最主要的是价格便宜功能好用，如果你想要这么一款实用的提取工具，千万不要错过啦。

本文主要介绍如何使用python的TensorFlow2.0深度学习框架搭建一个：岩石样本的智能识别系统，如果有毕业设计或者课程设计需求的同学可以参考本文。本项目来自于第九届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛的B题：岩石样本的智能识别。 博主也参考过语音识别系统相关模型的文章，但大多是理论大于方法。很多同学肯定对原理不需要过多了解，只需要搭建出一个可视化系统即可。 也正是因为我发现网上大多的帖子只是针对原理进行介绍，功能实现的相对很少。 如果您有以上想法，那就找对地方了！ 不多废话，直接进入正题！

资源说明 车牌识别 支持识别中国大陆机动车蓝卡、黄牌（单线和双线）、绿卡、大新能源（黄律）、使馆牌照、警察、武警卡（丹双航）、军牌（单行和双排）、香港和澳门牌照、农用牌照、民航牌照区域代码。和车牌号，并能同时识别图片中的多个车牌。 高精度 依托百度优秀的图像处理技术和海量高质量数据，支持多种常见车牌信息的识别，蓝卡、绿卡、单线/双线黄牌的识别准确率可达到95%以上 稳定的服务 依托百度云的技术实力，提供高可靠性、弹性、可伸缩的字符识别服务，并发负载高，服务可用性高达99.99% 48小时内无需互动，自动推送提醒，人工智能识别规则 智能限行提醒根据当前城市交通限行规则和用户车牌号的AI识别匹配自动发送！ 应用领域：智能交通、安全城市、互联网停车、智能停车、公安地图调查。

三篇学术论文：基于TensorFlow分布式与前景背景分离的实时图像风格化算法；基于TensorFlow的卷积神经网络的应用研究；基于TensorFlow的交通标识智能识别系统设计