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使用机器的自动停车管理系统...
印度马哈拉施特拉邦的工程，科学与人文科学系（DESH）Vishwakarma理工学院，浦那411037摘要 - 随着停车业的越来越多，由于越来越多的城市与交通拥堵和不足的停车供应不足。在拥挤的城市地区，多达30％的交通量是由于驾驶员四处寻找停车位。寻找停车位变得越来越困难。导致智能技术的发展，可以帮助驾驶员有效地找到停车位，这不仅减少了交通拥堵，而且还会减少随后的空气污染。现有解决方案在每个停车位都需要多个传感器，以解决自动停车位检测问题。但是，它们的成本很高，尤其是对于大型停车结构而言。本文中包括了其他各种各样的技术创新，例如车牌检测，数字停车表和基于视觉的停车位检测。在本文中，我们建议设计幼稚的分布式相机，边缘计算，数据分析技术来完成此任务。具体来说，我们部署了摄像机来捕获以识别占用哪些插槽；带有广角鱼眼镜的摄像机将通过OpenCV和Yolo监视大型停车场。我们进一步优化了算法并实现实时深度学习推论。通过该系统可以节省现有系统的重大成本。关键字 - 智能城市，智能停车，安全付款，微控制器，OpenCV，YOLO。
巴黎综合理工学院 (Pa
计算机技能高级：语言：Python、RUST、C、C++、LaTeX；机器学习：Pandas、OpenCV；区块链：共识协议以太坊 Casper FFG。中级：语言：COQ、Prolog、OCAML、Haskell、Java、Scala、HTML、JavaScript、MySQL；机器学习：Tensorflow、Keras；区块链：区块链编程、智能合约 Metamask；IT 架构：分布式架构、并发；项目管理方法：敏捷、Scrum。
通过AI
背景：随着技术的快速发展，越来越需要将这些创新纳入教育，尤其是在出勤跟踪中。传统方法（例如滚动调用）效率低下，容易出错，并且不适合大型类别。计算机视觉（人工智能（AI））的一部分，利用机器学习和神经网络从数字图像和视频中提取有价值的信息，以帮助知情的决策。方法：本研究采用计算机视觉，AI的子集，使用OpenCV库来开发学生面部识别系统。该系统在上课期间捕获并分析学生的图像，并自动记录出勤率。进行了实际的课堂实验，以评估系统的有效性和准确性。结果：学生面部识别系统已通过在识别学生中达到92％的准确率来证明其价值，平均处理时间为每名学生10秒。这种效率和准确性水平可以显着增强教育机构的出勤跟踪过程。结论：总而言之，面部识别系统具有改善出勤跟踪的希望，但它也提出了需要仔细考虑的重要数据隐私和道德问题。尽管面临这些挑战，但该系统在教育中改变出勤跟踪的潜力是乐观的原因。未来的研究应解决这些问题，并探讨该技术在教育方面的广泛潜力。关键字：人工智能，OPENCV，面部识别，班级出勤跟踪，计算机视觉。
使用CNN
和技术（A），Rajahmundry，AP，印度。摘要 - 本文集中于开发基于软件的识别模块，该模块与车辆的板载摄像头系统集成在一起。使用OPENCV，系统通过调整，颜色归一化和边缘检测来预处理图像。经过Tensorflow，Keras和Image Data Generator训练的卷积神经网络（CNN），通过增强和预处理流量符号数据集来增强分类精度。一旦确定了流量标志，就可以使用文本到语音转换提供实时语音反馈，从而使驾驶员可以在不分散注意力的情况下接收警报。使用Django构建的后端管理整个管道，确保无缝处理，模型执行和用户交互。结果表明，即使在不同的照明和天气条件下，系统也可以准确识别流量标志，并且可以正确识别并实时宣布交通标志。通过将基于CNN的图像识别与语音反馈相结合，该系统大大改善了驾驶员的帮助，从而使驾驶更安全。索引术语 - 流量标志识别，卷积神经网络（CNN），图像数据生成器，OPENCV，深度学习，实时检测，语音帮助，计算机视觉，机器学习，Django，Tensorflow，Tensorflow，Keras，Keras，驾驶员帮助，道路安全，道路安全。
计算机视觉软件entwickler/in（m/w/d）
•在计算机科学/电子/电气工程领域完成了技术培训（HTL/FH/UNI）•在计算机视觉领域的多年专业经验•在C和/或C ++下的编程经验数年，良好的Linux知识•良好的Linux知识•非常好的德语和英语团队•具有支持，解决方案和独立的工作量化的交流团队•深入的研究定量量•硬件加速▪GStreamer
人工智能与机器学习
图 图 1 图灵测试模型 ................................................................................................................................ 4 图 2 索菲亚机器人 ................................................................................................................................ .8 图 3 人工智能、机器学习和深度学习 ...................................................................................... 11 图 4 机器学习的类型 ...................................................................................................................... 15 图 5 Python 和 OpenCV 框架 ...................................................................................................... 22 图 6 Haar 级联特征 ............................................................................................................................. 23 图 7 人脸特征提取 ............................................................................................................................. 24 图 8 人脸识别涉及的步骤 ............................................................................................................. 25 图 9 视频捕获 ............................................................................................................................. 26 图 10 检测到的人脸（x、y、w、h）坐标 ............................................................................................. 27
基于计算机视觉的检测系统
Internet和无线宽带基础架构正在为下一代视频监视增加额外的优势。除了增强提高安全性的能力外，还将有助于提高生产率，客户满意度和业务的监管合规性。使用ARM 9单板计算机作为开发平台成功开发了一种非侵入性视频监视系统。硬件包括友好的ARM MINI2440 SBC，定制的IR敏感相机Wi-Fi模块。软件实现基于Linux内核和QT框架，其跨编译OPENCV和GUI库的移植。由于使用开源技术并选择嵌入的Linux作为开发平台，因此开发成本大大降低。本文使用的嵌入式系统目标平台是基于ARM9嵌入处理器核心的三星S3C2440。发布版本的Linux不适合嵌入式系统的硬件，因此需要跨开发环境来自定义Linux操作系统。它描述了基于S3C2440处理器将嵌入的Linux移植到目标板的方法和进展库，开发了运动检测应用程序。
计算机视觉类XII教学大纲
SL。 编号 实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。 实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。 应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。 实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。 2特征提取12实用：实施特征提取技术。 任务：实现Harris角检测算法。 使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。 提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。 可视化提取的功能和描述符。SL。编号实用（建议的实验室实验清单）类别1图像处理基础知识12实用：使用Python任务的图像处理技术简介：使用Python加载和显示图像。实施基本图像操作，例如调整，裁剪和旋转图像。应用图像增强技术，例如直方图均衡和对比度拉伸。实施过滤技术，例如模糊，锐化和边缘检测。2特征提取12实用：实施特征提取技术。任务：实现Harris角检测算法。使用OpenCV函数提取筛分，冲浪和ORB功能。提取定向梯度（HOG）特征的直方图以进行对象检测。可视化提取的功能和描述符。
CSE、ISE 和 MCA 系
第 20 节：（下午 2:00 至下午 3:30）人工智能的挑战和研究领域，Preetha Sharan 博士 Dean reasearch/TOCE 使用不同的工具（如 keras tensorflow pytorch numpy scipy openCV）实现机器/深度学习，使用云进行解释。在本次会议中，我们将配置：基于 GPU 的远程系统解释第 11 天：2022 年 11 月 25 日第 21 节：（上午 9:30 至上午 11:30）使用 Anaconda 平台，在 Python 中实现搜索算法 Ms.Visalini/AP/ISE 由于快速发展，大量人才和资源投入其中
实习生职位发布2024
● Engineering various sensor interfaces on a robot ● Using Linux, ROS, Python, C/C++, OpenCL, OpenGL, GStreamer, OpenCV or similar ● Using deep learning AI frameworks for both training and inference, including TensorFlow, PyTorch and OpenVINO ● User Interface Development Tools such as QT, Websockets, and JavaScript ● Developing algorithms for robots或在真实或模拟环境中的无人机●通过现场数据收集和迭代来验证和改进设计●机器学习工作流程涉及擦洗，组织和注释图像和视频数据