- 01车道线检测项目
- 02汽车车牌识别项目
- 03电商复购项目
- 04乳腺癌医学影像检测
- 05交通标志识别
- 06驾驶员表情识别
- 07AI 写诗项目
- 08自动聊天机器人项目
车道线检测项目
项目介绍
在自动驾驶中,让汽车保持在车道线内是非常重要的,所以这次我们来实现车道线的检测。我们主要用到的是openCV,NumPy,matplotlib几个库,如果要对视频进行处理的话,还要有moviepy和ffmpeg。
功能模块
颜色选择,转化为灰度图,高斯平滑,边缘检测,区域选择,霍夫转换,线条提取
汽车车牌识别项目
项目介绍
车牌识别系统是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息(含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色)进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一,应用十分广泛。
功能模块
车牌数据处理,OpenCV车牌检测,Tensorflow算法建模训练,Tensorflow车牌识别
电商复购项目
项目介绍
基于天猫大型电商平台用户购买数据,要求从相关数据中分析并挖掘存在重复购买可能性的用户,即用户二次购买行为预测分析。在本次挑战中,我们提供了一组商家以及他们在“双十一”促销活动中获得的新买家。你的任务是在给定商家中预测其中哪些新买家会在未来成为忠实客户。换句话说,你需要预测这些新买家在未来六个月内再次在同一个商家购买商品的概率。
乳腺癌医学影像检测
项目介绍
本项目构建一个算法,通过查看活检图像自动识别患者是否患有乳腺癌。算法必须非常精确,因为人的生命安全是第一的。因此,,我们使用具有201层网络的DenseNet201算法来实现乳腺癌的检测.通过本项目你能掌握使用迁移学习对图片进行识别的完整过程。
功能模块
从文件夹中加载图片,创建标签,数据拆分,数据样本展示,创建数据生成器,迁移学习,模型训练和评估
交通标志识别
项目介绍
随着城市道路交通的发展,交通标示作为智能交通系统的重要组成,对交通安全起到至关重要的作用,因此如何快速准确的定位及分类出交通标志被广泛研究。自然场景下的交通标志有着显著的颜色及形状特征,对交通标志的检测及识别提供了有利条件,但因光照多变,相近背景干扰及交通标志在场景图像所占比例较小,特征提取不足等问题,一定程度上影响了交通标志的检测及识别准确率。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象,采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。
功能模块
安装Darknet,下载LISA交通标志数据集,数据集格式转换,修改配置文件,训练LISA数据集,测试训练出的网络模型,性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类
驾驶员表情识别
项目介绍
因为人在疲倦时大概会产生两种状态:眨眼:正常人的眼睛每分钟大约要眨动10-15次,每次眨眼大概0.2-0.4秒,如果疲倦时眨眼次数会增多,速度也会变慢。打哈欠:此时嘴会长大而且会保持一定的状态。因此检测人是否疲劳可以从眼睛的开合度,眨眼频率,以及嘴巴张合程度来判断一个人是否疲劳。在本项目中通过检测人眨眼的次数来判断他的疲劳程度。人脸有68个关键点, 其中眼睛部分有6个关键点。当人眨眼时,这六个点的距离会发生变化,则可以用这六个点的一些距离关系来判断是否有眨眼行为。
功能模块
dlib脸部特征检测,OpenCV读取视频,EAR值计算,OpenCV获取凸包位置,使用OpenCV绘制轮廓
AI 写诗项目
项目介绍
唐诗优美,宋词典雅,如何用机器写出动人的情话,尽在AI写诗。除了在趣味性上展现AI之美,更主要是借助该项目,完整的带着同学们学习一遍生成式NLP项目。这个项目中所涉及到的功能点可以单独运用你未来入职的企业中(注意这是腾讯级的代码哟)。
功能模块
RNN 模型,LSTM 模型,如何自动写出唐诗,藏头诗,自动生成弹幕,自动生成评论
自动聊天机器人项目
项目介绍
在 5G 技术的带动下,智能汽车将是未来最大的IOT设备,也是市场占有量最大的一个领域。众多的龙头企业都在抢占这个先机,自动聊天的语音交互技术将会引发一波新的高潮期此项技术可以说是最能体现AI价值。在课程上,老师将带领大家打造一套属于自己的AI聊天机器人,通过这个项目可以学习到很多前沿技术和思维模式。
功能模块
原始数据的解析和处理,数据的特征提取,搜索技术,深度学习怎么聊天,进一步学习,还有哪些可以挖掘的点