labview实训项目-------颜色识别

设计“行人识别及自动跟随”场景及实验方案，搭建测试场地，调研基于OpenCV的行人识别方法并编程实现，将算法部署至XQ4-Pro移动机器人平台，结合机器人操作系统，实现测试场景下的移动机器人行人识别及自动跟随

二阶梯度matlab代码UntrimmedNet用于动作识别和检测 我们提供了CVPR论文的代码和模型（）： UntrimmedNets for Weakly Supervised Action Recognition and Detection Limin Wang, Yuanjun Xiong, Dahua Lin, and Luc Van Gool in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 更新 2018年10月16日 释放仅在ActivityNet1.2数据集的训练集中训练的学习模型。 请注意，我们先前发布的ActivityNet模型是在train + val集合上训练的。 2017年9月19日在THUMOS14和ActivityNet1.2数据集上发布学习的模型。 2017年8月20日释放模型原型。 指导 UntrimmedNet的培训包括三个步骤： 步骤1 ：为每个未修剪的视频提取动作建议（或镜头边界）。 我们在ActivityNet（v1.2）上的data/anet

基于模糊聚类对数字图形识别，谭军，，随着社会的不断发展，图形图像识别在现实生活中众多领域中参用的越来越广泛，在图形图像识别中最重要的环节就是对图形图像识别的

本资源包含Pattern Recognition And Machine Learning的英文版和由马春鹏翻译的中文版。

PP-OCRv3进行手写文字识别优化，用于学术研究。

基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。

(3条消息) 基于深度学习的自动车牌识别(详细步骤+源码)_Color Space的博客-CSDN博客_基于深度学习车牌识别.html

驾驶疲劳是影响交通安全的重要因素之一，疲劳驾驶预警系统的研究是十分有必要的。针对面部特征精确定位及疲劳驾驶检测问题，提出眼、鼻和嘴部三组卷积值加权求和的算法，根据三者状态信息对实验结果影响程度设置不同的权重系数，构造疲劳监测模型。首先对拍摄的驾驶员图片进行人脸检测，获得面部图像，按比例对合成的卷积模板划分三部分器官区域，结合模板卷积的相关理论，采用多目标优化技术，然后对面部器官状态进行疲劳判断，并得到相应的判定结果。实验表明，综合眼、鼻和嘴部信息模板不同的权重系数，突出了重要器官区域的影响，提高了疲劳检测准确性和鲁棒性，为最终构建一种实时的、可靠的非接触式驾驶员监测系统提供了理论基础。

百度智能语音合成识别服务MRCP 用于集成freeswitch以实现呼叫中心的智能语音合成及识别功能，可应用于智能外呼、云客服等场景