XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOpenCV
使用机器学习方法自动检测嗜睡
摘要。如今，交通事故的数量稳步增加。这些事故的主要原因是由于饮酒和驾驶员疲劳而导致的驾驶受损。主要目标是创建一个能够测量驾驶员嗜睡程度的系统。如果确定了嗜睡，则将通过与警报警告系统和文本消息系统集成来发出警告。嗜睡检测是使用OpenCV，Python和机器学习构建的。在研究中利用了大量的注释驱动器图像以及各种驾驶场景和照明条件的图像，以增强数据集。用于检测驱动器嗜睡的系统提供了一种可行的方法，可以避免因驾驶员疲倦而导致的汽车事故。它检查驾驶员的眼睛并在必要时提醒他们。进一步的改进可以通过最大程度地减少虚假警告数量来提高警报系统的准确性。
ansh mehta
Programming: C, C++, Java, Python, MATLAB, Qt, OpenCV Embedded Systems: ARM Cortex M3, Cortex M4, AVR, Embedded C, Linux, RTOS, Assembly, Bare-metal programming Software: EasyEDA, SolidWorks, AutoCAD, Fusion 360, Altium Designer, Arduino, Keil MicroVision Engineering: 3D Printing,制造工艺，PCB设计，ROS，ROS2体验机器人研究助理，波士顿大学，波士顿2024年6月 - 现在•开发了运动捕获校准机器人，使用四个电动机驱动的绞车来控制中央反射球。•MATLAB中的机器人动力学建模，并设计了系统体系结构，以精确的控制为目标。•管理电子和控件以实现实时反馈和准确的定位。机器人编程实习生|孟买2022年6月 - 2023年7月
Daniele Mos
Machine Learning Engineer Sep 2021 ‑ Sep 2023 • Product worked on: Digital eye‑ware measurement software and Glasses and Lenses showcase app • Responsibilities: Data handling from partner data provider Data tagging for facial measurements and data formatting Use pre‑trained models for head detection and feature extraction (OpenVino) Train and evaluate models for lenses segmentation Integrate trained models into the multi‑platform QT‑based client Zeiss，Optiswiss，Seiko和许多更多的应用程序，以便在低功率嵌入式硬件上运行，以在C ++和QT框架中为镜头和眼镜构建光学的应用程序，用于精工设计后端功能和QT框架，基于Google Analytics服务Suite Suite和工具：PIYTH，C++++++++++++py，py+++ TensorFlow，Cuda，Tensorboard，Numpy，Matplotlib
软件工程师实习生 - 麻烦aluaa
教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025教育南达科他州立大学，布鲁金斯SD计算机科学科学学士学位预期毕业：2026年5月：数据结构，数据库管理系统，面向对象的编程，软件工程，软件工程，软件项目管理计算机架构，操作系统，操作系统，离散数学技能编程和抄写： Scripting AI & Machine Learning: TensorFlow (Basics), Scikit-learn (Basics), Stable Diffusion, Ollama, Google AI Studio, OpenCV, Pandas, NumPy Software & Development Tools: Visual Studio, VS Code, Linux, Docker, Git, GitHub, Jupiter Notebooks, PowerShell, Quartus Prime, PgAdmin Web & Application Development: .NET, Django, RESTful APIs, UI/UX Design, Figma, Cloudflare, HTML, CSS, Chrome DevTools Databases & Data Management: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Data Analytics, Data Visualization Additional Skills: Agile/Scrum, Cybersecurity Basics, Microsoft Office, Slack, Teams, Customer Service PROJECTS Diabetes Prediction System [ GitHub Repository ] January 2025
印度的能源安全方案
班加罗尔。摘要该系统是一种人类检测系统，该系统是为消防操作而设计的，该系统使用最先进的深度学习和计算机视觉技术来处理烟雾真空可见性和结构障碍问题。实时对象检测是由Yolov8在OPENCV中完成的，以及其他技术，用于图像采集和视频增强，例如Clahe和Super-Jolelose。它通过用绿色边界盒环绕着实时视频供稿来检测并突出显示的用户，以促进及时的本地化。该系统的另一个目的是姿势检测，该姿势检测对撒谎，站立或蹲伏的姿势进行了分类，以帮助优先考虑个人。该技术的模块化功能使其可以轻松适应不同的环境，并与无人机安装或固定摄像机等系统兼容。因此，这项技术是强大的，可扩展的，适用于救援任务中的实时应用。引言概述有些情况证明了在火灾紧急情况下的人类检测系统，事实证明这是许多救援行动的救生员。在大多数情况下，甚至训练有素的救援手术人员由于烟雾浓而遭受严重和持久的障碍而遭受严重和持久的损害，因为烟雾浓厚，火灾和无法无法克服的结构性障碍，妨碍了他们能够找到和拯救濒临灭绝的生活的行动。这激发了使用深度学习在火灾期间开发系统检测的系统，该系统使用先进的技术来提高救援任务的效率和准确性[8] [10]。作为救援措施的一部分，该系统检测到火灾受影响地区的人的存在，并使用可见的绿色边界实时强调其位置[2]。这可以帮助救援人员可视化人们应以当地为导向的地区迅速到达。系统使用Yolov8，这是标准的最新实时对象检测框架[2]。嵌入系统中的OPENCV是用于图像处理目的[7]。与其复杂算法集成在一起，整个系统都渴望在极度降低的可见性条件下进行优化[10]。例如，使用视频升级，姿势分析可以说明被检测的人的状况，这使救援人员应如何紧急帮助[9]。基础工作的例子正在收集进一步的发展特征，例如检测面，类 -
使用图像
摘要：每天，全世界成千上万的人失踪，包括儿童，青少年，受到精神挑战，老年痴呆症和其他人的高年级学生。大多数人仍然没有追踪。在警察局中简化了此丢失的案件条目。使用图像处理将每个人与可用数据库进行比较并找到这些人。该系统旨在找到重罪和失踪的人。如果失踪人员或在网络录像带中设立的重罪也将失踪人员的位置射向派出所。失踪人员在网络录像带流中设置后，将位置派往派出所。为了使我们的系统在安全性和身份验证方面实现其关键部分。当时管理员执行此系统中的每个执行功能。董事有能力查看，添加和删除斯托纳警察。该系统识别问题并与它们一致。这将使执法部门为特定存在的狩猎增色。关键字：失踪人员，犯罪，身份证明，面部识别，OpenCV，CNN
基于图像处理的Apple排序系统
摘要 - 这项研究阐明了农业行业的发展，并强调了生产领域的进步。作为关键质量参数的果实大小和形状的显着识别强调了研究的重要性。应对这一挑战，该研究介绍了旨在简化农业环境中苹果的专业图像处理技术，特别强调了准确的苹果宽度估计。设计了专用的机器，其中包含一个围栏，该机箱装有一个具有成本效益的摄像头，以及用于对Malus fomeflya bockh borkh and Apples进行分类的链条输送机。通过实施图像预处理，细分和测量技术来成功实现这些目标，以促进分类。所提出的方法将苹果分为三个不同的类别，在第1类中获得了94％的令人印象深刻的精度，在第2类中达到92％，在第3类中达到86％。这代表了苹果分类和尺寸估计的有效且经济的解决方案，有望大大提高分类过程并突破农业部门的自动化界限。关键字 - 农业，开源计算机视觉（OPENCV），苹果，排序，宽度估计
AI虚拟鼠标。
这项研究将提出一种无需任何电子设备即可控制光标位置的方法。而诸如单击和拖动等操作将使用各种手势来执行。作为输入设备，拟议的系统只需要一个网络摄像头。该系统将需要使用 OpenCV 和 Python 以及其他工具。相机的输出将显示在系统的屏幕上，以便用户可以进一步校准它。NumPy 和鼠标是用于创建此系统的 Python 要求 - 在项目第一阶段，实现和探索是在虚拟鼠标上完成的。它还包括手部跟踪，跟踪手掌并显示帧速率，手指计数，计数手指并使用手部跟踪模块作为其基础。之后，手势音量控制通过提取某些手部特征来控制音量。这些项目旨在提高生产力。我们使用 Open-Cv、Media-Pipe 和 Python 等技术。Media-Pipe 由 Google 开发。它非常高效，有助于为 AI 项目提供快速解决方案。
使用机器学习的高级自动板识别器
摘要：本文提出了一种高度准确的自动板识别（ANPR）算法，旨在正确识别超过99.5％精度的印度车牌。该系统结合使用OpenCV，Python和机器学习模型来达到这一高度的精度。算法捕获和处理图像以识别和识别车牌，包括板上的颜色。使用HAAR级联反应进行初始板识别，然后将其转移到Yolo V3，从而提高了精度和速度。该系统结合了复杂的图像预处理技术 - 包括灰度调整，阈值，侵蚀，细节和轮廓检测 - 以确保对图像进行优化，以用于角色分离和识别。这种综合方法不仅提高了识别率，而且更有效地处理图像，尤其是在传统系统可能失败的情况下。结果，它为在动态环境中的强大ANPR实现铺平了道路。
使用计算机视觉的自动出勤管理
摘要：在每个会话的开始和结束时，出席是每日课堂评估的重要方面。使用传统方法（例如呼叫拨打电话或接管学生的签名）时，管理出勤可能是一项耗时的任务。老师通常会检查它，尽管老师可能会多次错过某人或某些学生的答案。基于面部识别的出勤系统是解决面孔的问题，目的是通过基于高清监视器视频和其他信息技术利用面部识别技术来收集出勤。我们提供了一个实时的面部识别系统，而不是依赖耗时的方法，用于跟踪这项工作中的学生出勤。识别完成后，出席率将立即在数据库中更新，并带有相关信息。许多机构将从这项努力中获得可观的利益。结果，它花费的时间和人为错误的数量被最小化，从而提高了效率。关键字：面部检测，面部识别，出勤，OpenCV。