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使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nookaraju 2，N。JagadeshBab
使用Raspberry Pi实时泳道检测自动驾驶汽车Umamaheswari Ramisetty 1，M。Grace Mercy 2，V。Nooka Raju 2，N。Jagadesh Babu 2，P。Ashok Kumar 3和Vempalle 3和Vempalle Rafi 4 1 Ecm 4 1 Ecm eCM，Vignan的Ecect of Information of Information of Information of Information of Technology，eec eec ecem ecem ecem eec。印度的Visakhapatnam 3 ECE，Vignan妇女工程研究所，印度Visakhapatnam，印度4号EEE系，JNTUA工程学院，印度Pulivendula，印度E-邮件：vempallerafi@gmail@gmail.com摘要摘要摘要包括智能世界，智能汽车和其他技术。智能车辆的开发必须能够检测和确定交通标志以确保交通安全。为了控制自动驾驶汽车的速度，环境感知至关重要。交通标志上列出的交通法规必须作为自动驾驶汽车的投入。但是，交通监管是自动驾驶汽车的基本因素之一，但是需要考虑更多的因素。在本文中，用于停车符号检测，交通符号检测的机器学习技术以及避免障碍物和距离计算的对象检测对于调节自动驾驶汽车的纵向速度起着至关重要的作用。停车标志在汽车接近时从相机的视野中消失，这使得在所需的距离距离距离距离的距离挑战。要确切地知道在哪里停止车辆，对停车线的位置的了解至关重要。避免障碍物和对象的检测是分析潜力的其他具有挑战性的因素。HAAR级联分类器方法是此处使用的优化方法。色调饱和值的特征灰度缩放空间具有更快的速度检测能力和低照明痛苦。使用设定基准的印度交通标志评估所提出的技术。所提出的方法提供了几乎80％的精度。关键字：巷道跟踪对象和标志标识，机器学习，图像处理，HAAR级联，自动驾驶汽车的控制。
SVLO-ST 激光辐照检测系统，带有...
- 确定水平平面中激光源的方向 - （30±5）°。- 带有Plo st Laser探测器输入窗口的激光脉冲的辐照范围 - 从3·10 -9 J/cm 2到3·10 -5 J/cm 2。- 打开 - 1 s后SVLO-St系统的热身时间。 - 工作温度范围 - 从减去40°到 + 60°。- 在税务模式下24 V的标称电压下的功耗不超过5 W，在手榴弹射击模式下 - 不超过120 W-尺寸：PLO ST - 最大Ø220×160 mm指示和控制面板PU - 最大160×160×130×70mm启动器 - 最大最大280 mm
利用llm进行零日的利用检测
云网络安全性面临挑战，因为网络威胁的复杂性和不断发展的性质，使传统的基于规则的监视系统不足。本文通过解决基于规则的方法的局限性，探讨了大语言模型（LLM）对革命云安全性的潜力。我们调查了LLM如何增强异常检测，产生可行的威胁智能并自动化事件响应过程。通过现实世界中的示例和案例研究，我们证明了LLMS在强化云网络安全方面的实际应用。但是，我们也承认与LLM部署相关的挑战和道德考虑，例如幻觉，偏见和隐私问题。我们提出策略来减轻这些风险，并强调人类监督在LLM驱动的安全系统中的重要性。这项全面的审查强调了LLM在塑造云网络安全的未来方面的重要性，并为这个迅速发展的领域中的研究人员，从业人员和决策者提供了宝贵的见解。
家禽入侵和死亡率检测...
Pune，印度摘要 - 在现代家禽种植中，确保家禽牲畜的福祉和安全至关重要。迅速检测入侵和死亡率事件对于防止损失和保持最佳生产效率至关重要。本文提出了一种新的方法，利用计算机视觉技术来自动检测外部掠食者和家禽围栏内死亡事件的侵入。拟议的系统采用最先进的深度学习模型来分析安装在家禽设施中的监视摄像头的实时视频供稿。通过利用卷积神经网络（CNN），该系统有效地确定了异物侵入和异常的家禽行为，指示了潜在的死亡率事件。通过持续的监视和实时分析，该系统向农民提供了及时的警报，使他们能够采取迅速干预措施来减轻风险并确保其羊群的福利。
自动驾驶汽车的突出检测
自动驾驶汽车的引入代表了运输历史上的分水岭，并承诺提供更安全，更高效和可访问的流动性。但是，转移到完全无人驾驶汽车的障碍中，包括检测出意外的障碍物，例如从其他车辆突出物体。这项研究试图为自动驾驶汽车创建原型突出检测系统。该原型构建在玩具车底盘上，并具有由微控制器控制的电动机和车轮。一个小型相机，例如网络摄像头或Raspberry Pi相机，记录了车辆的前视图。Raspberry Pi或Arduino用作中央计算单元，解释传感器数据，做出决策并将命令发送到驱动器系统。为了训练检测系统，我们拍摄了带有和没有突起的汽车的照片。这些照片与OpenCV库一起处理，以提高功能质量和检测准确性。基本对象识别技术检测突起，系统检查图像是否差异。系统检测到突出时，它会停止汽车，激活LED警报或发出蜂鸣器。测试原型以确保其有效性，并随着反馈的驱动而变化。该项目提供了计算机视觉和机器人技术的动手经验，这有助于提高自动驾驶汽车安全性的总体目标。
使用深度...检测驾驶员困倦
摘要：驾驶员困倦是导致全球道路交通事故的一个关键因素。为了缓解这一问题，人们使用计算机视觉、机器学习和生理信号处理等先进技术开发了各种驾驶员困倦检测系统。使用带注释的困倦和警觉驾驶实例数据集训练机器学习算法，以准确分类驾驶员的状态。从面部表情、眼球运动和生理信号中提取的特征被输入分类器，以有效检测困倦模式。该技术基于光学数据和人工智能，可以自动检测驾驶疲劳。一种算法被用来检查驾驶员是否在睡觉或打哈欠，如果是，就发出警报，这样我们就可以防止事故发生。索引术语——计算机视觉、深度学习、卷积神经网络、眼睛纵横比、嘴巴纵横比。
使用...
1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。 摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。 该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。 利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。 计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。 这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。 主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。 使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。 数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。 图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。 使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。1位城市工程学院CSE助理教授2,3,4,5印度班加罗尔城市工程学院的计算机科学与工程学学生。摘要：人工智能技术的出现刺激了各个领域的创新，废物管理也不例外。该项目提出了一个基于AI的垃圾检测系统，旨在彻底改变各种环境中废料的识别和分类。利用先进的计算机视觉和机器学习算法，该系统自动化垃圾检测和分类过程，从而有助于更高效，更可持续的废物管理实践。计算机愿景的最新进展已为解决围绕废物管理的全球问题开辟了新的途径。这项研究深入研究了计算机视觉技术，以进行精确的废物分类和识别。主要目标是开发一种能够准确识别和分类各种废物容器的强大算法。使用深度学习算法（例如卷积神经网络（CNN），内容提取和分类）。数据集包含图像，描绘了各种废物类型，包括塑料，纸张，玻璃，金属和有机废物。拟议的系统涉及预处理，特征提取，分类和后处理阶段。图像增强，归一化和降噪功能在预处理过程中增强了输入图像质量。使用预训练的CNN模型（例如Resnet，VGG或Mobilenet）提取相关特征。转移学习技术为垃圾分类任务优化了这些模型。分类涉及使用使用优化算法（如随机梯度下降（SGD）和ADAM）进行标记的数据训练改良的CNN模型。诸如非最大抑制（NMS）之类的后处理技术解决了生产预测并消除重复的信号。实验结果证明了该算法在准确分类和识别废物类型方面的有效性，从而对废物管理工作产生了重大贡献。未来的研究指示包括实时实施，可伸缩性以及与机器人系统的集成，用于工业和城市环境中的自主废物管理。关键字：计算机视觉，CNN模型，Python，Yolo模型，优化铝制。
利用 OPENCV 技术实现 AI 停车检测
该系统的主要特点包括强大的物体检测、车道检测和路径规划算法，这些算法共同使车辆能够安全高效地在复杂的停车环境中行驶。此外，该系统还采用了机器学习技术，以随着时间的推移提高其性能，适应不同的环境条件和用户偏好。除了提高停车效率外，自动停车系统还具有多种潜在优势，包括减少交通拥堵、最大限度地减少环境影响和提高用户便利性。此外，通过减少对大型停车场和车库的需求，该系统可以为更可持续的城市发展实践做出贡献。总体而言，使用 OpenCV 的 AI 停车场查找器有可能彻底改变停车行业，通过提供高效便捷的解决方案来定位空置停车位，减少拥堵并改善整体驾驶体验。
金融交易中的异常检测（...
在线欺诈是严重的犯罪，为人们和金融机构造成了巨大的财务损失。在数十亿个DOL-LARS中每年损失，发现和停止这些欺诈行动已成为一个关键问题。在识别这些动作方面以高精度率实施机器学习算法是解决此问题的有效策略。不幸的是，互联网交易欺诈是一个受欢迎且脆弱的目标。电子商务和其他在线平台的增长扩大了在线支付选择的可用性，从而增加了欺诈的危险。因此，使用机器学习技术来检测和分析在线进行交易中的欺诈行为有可能大大降低这种发展中的趋势。这项研究的目的是为欺诈检测而设计的监督机器学习模型。它根据交易类型分析了先前的交易数据，将交易分为各个类别。然后对多个分类器进行培训和评估以确保准确性，分类器的评分最高是预测欺诈的最成功方法之一。解决方案。该研究使用在线付款交易数据集解决了不平衡数据的问题，大多数交易是非伪装的。该研究通过（SMOTE）衡量数据集来解决此问题，这是合成少数民族过度采样的方法。此外，使用高参数调整来改善随机森林分类器的性能。为建立一个更平衡的数据集来培训分类器，并将其命中了少数类别的合成示例。的机器学习模型来确定欺诈性交易。进行了比较研究以评估效率并选择最佳选择。关键字：异常检测，机器学习，回归，分类，Smote。
使用 Python 进行脑肿瘤检测
近年来，机器学习算法在图像识别任务中取得了巨大成功，与此同时，电子病历和诊断成像的使用也急剧增加。本综述介绍了应用于医学图像分析的机器学习算法，重点介绍了卷积神经网络，并强调了该领域的临床方面。在医学大数据时代，机器学习的优势在于，可以通过算法发现数据中重要的层次关系，而无需费力地手工处理特征。我们涵盖了医学图像分类、定位、检测、分割和配准的关键研究领域和应用。最后，我们讨论了研究障碍、新兴趋势和可能的未来方向。