基于Django与百度AI的人脸识别Web应用系统设计

人脸识别是计算机视觉领域内的重要研究方向,在人脸考勤、支付和安保等应用环境中发挥着关键作用。本文旨在Browser/Server架构下,使用Django框架和百度AI开发一种高效准确的人脸识别Web应用系统。通过以视频流的形式采集人脸图像,使用Ajax、ORM和MySQL等技术传输和存储图像数据,实现人脸检测、匹配和特征分析等功能。提供一种可用于应用的人脸识别Web系统解决方案。实验表明,该系统具有一定的人脸识别准确性和可行性。

基于百度AI卷积神经网络的茶树结霜智能识别

基于采集的近20000张茶园图像,分别筛选出1000张茶园结霜和1000张未结霜图像作为训练样本,利用百度AI开放平台的EasyDL经典版图像识别功能,应用卷积神经网络算法,建立茶园结霜识别模型,进行茶树结霜图像智能判别。茶树结霜智能识别模型的准确率、F1评分、精确率、召回率分别为99.2%、99.2%、99.3%、99.1%。模型检验结果为:样本地20张结霜图像的平均识别置信度为95.51%,20张非结霜图像的平均识别置信度为99.99%;非样本地(江南茶区)80张结霜图像的平均识别置信度为97.53%,80张非结霜图像的平均识别置信度为95.11%。

基于百度AI开放平台的植物识别设计与实现

基于机器学习和图像处理的植物识别技术,因其需要高性能算法及大量算力,导致学习成本较高。通过对百度AI平台的使用进行研究,阐述了植物识别的基本步骤,借助百度AI平台提供的植物识别API接口设计实现了植物识别程序,降低了使用人工智能的门槛。通过与VGG算法在Flowers开源数据集上进行对比测试,结果显示使用百度AI平台能够更准确高效地完成植物的识别任务。

基于百度AI的文字识别系统设计

文章主要介绍了基于百度AI的文字识别系统设计。该系统采用Exynos4412核心板为主控制器,采用USB摄像头为图像采集设备,采用RGB LCD触摸屏为显示设备。在Linux操作系统下,使用Qt设计控制界面,调用OpenCV库函数和百度AI接口函数来实现车牌识别、手写文字识别和语音合成。测试结果表明,系统具有界面友好、识别准确率高等优点,具有一定的实用推广价值。

基于机器视觉、百度AI与深度学习的晶圆缺陷检测方法研究

针对晶圆制造过程中的缺陷对芯片的影响越来越严重,缺陷检测技术在整个半导体工艺流程中至关重要。本文研究了晶圆片在检测速度、检测环境克服能力和检测模型等方面的缺陷检测分析,通过采用机器视觉、百度AI和深度学习技术,以寻找最优技术为检测设备开发奠定基础。实验结果表明,机器视觉技术只能针对特定的应用场景,对特征复杂的晶圆和缺陷检测困难;基于AI技术的检测模型识别准确率可达预期值,但检测置信度较低,无法满足设备开发需求;而基于深度学习技术能有效检测出各种缺陷,算法效果好,检测速度快,符合检测设备开发要求。

WM8978音频处理器的百度AI语音识别

近几年,随着国内IT技术的迅猛发展,语音识别技术已经成为最热门的应用领域之一,广泛应用于金融、教育、医疗、车载、机器人等领域。因此本设计在STM32F7单片机上通过ESP32实现了百度AI语音识别。通过WM8978音频处理器采集上传服务器解析数据,将语音结果显示在LCD屏上。

基于百度AI Studio平台+腾讯课堂的“Python程序设计”课程线上教学

为提升“Python程序设计”课程的线上教学质量,提出以百度AI Studio平台为载体、腾讯课堂为直播软件的线上教学模式.介绍“Python程序设计”课程的教学资源建设及如何实施课前预习、课堂授课和课后复习等环节.问卷调查和课程考核评价结果显示,基于百度AI Studio平台+腾讯课堂的线上教学模式取得了较好的效果.

基于百度AI的室内监控系统研究

当前,以物联网、人工智能为代表的信息技术发展势头迅猛,静态人流量分析随之成为一个重点研究领域。尤其在新冠肺炎大流行的趋势下,针对教室等密闭空间的人数控制成为目前亟待解决的问题。计算机视觉是当前人流量监测的一种主要方法。文中利用百度云平台提供的人流量统计API接口,采用ARM主板,配置摄像头、人体红外传感器等模块,设计一款基于网页界面的室内监控系统。实验结果表明,该方法在不同的拍摄角度和多种环境下,能够准确识别出人体,静态人流量统计准确率可达97.7%。

基于百度AI的物体图像识别软件的设计与实现

随着深度学习的开放,人工智能在近几年中得到了快速的发展,各大AI开放平台也趋于成熟。文章基于百度AI开放平台的图像识别C++SDK,实现物体图像识别功能,在Windows操作系统中,利用Visual Studio 2022设计一款交互式窗口软件,实现对菜品、汽车、动物、植物和果蔬5种常见物品的识别功能,并显示物品相关信息。通过相关图片测试表明,该软件稳定可靠、识别准确、显示信息丰富。

基于Visual C#与百度AI的学生人脸比对系统的设计与实现

随着人脸识别技术的发展,通过“人脸比对”技术找出冒名顶替上大学人员成为现实。人脸比对是通过提取照片的特征值进行比对,得到置信度进而判断是否为同一人。在Visual C#与百度AI基础上开发和设计了学生人脸比对系统,通过对比同一名学生在各时期学籍照片、身份证照片进而找出冒名顶替的可疑者,确保招生公平公正,维护高校办学秩序,促进教学改革。论文从开发背景、人脸比对理论、百度AI人脸识别功能、学生人脸比对系统的设计与实现等方面进行了阐述。

基于百度AI Studio的机器学习课程教学设计与实践

针对机器学习课程内容多、难度大、理论性和实践性强、难于兼顾各层次学生需求等问题,提出将思想价值引领融入课程教学中,激发学生的学习内动力,阐述如何基于百度AI Studio丰富的课程资源和便捷的教学平台进行课程教学设计与实践,做到因材施教,达到学习成效金字塔理论中高效率的学习效果层级。

基于百度AI平台的算法分析与设计课程混合式教学实践

针对算法分析与设计课程内容多但学时有限等问题,提出基于百度AI平台的混合式教学改革方案,从教学内容、教学方法和评价方式方面介绍混合式教学改革实践过程,最后说明教学改革效果。

基于百度AI的人流量监测系统

人流量实时监测既有潜在的商业价值,更是保障公共安全的重要手段之一。视频识别技术实现区域人流量监测是目前最有效的手段,然而,开发其中的机器视觉算法耗时耗力。目前,一种更有效的解决方案是基于百度AI平台提供的视觉识别API接口,结合实际需求做二次开发。采用C#语言开发客户端监控识别程序,完成摄像机连接以及百度AI平台接入和数据交换等工作。其中,关键是通过多线程的方式,保证视频流畅和网络数据稳定交互,处理好各类系统事件间的关系。实验结果表明,该方法能在多视角和不同摄像环境下,识别出人体,包括正面部分遮挡、背面、侧面、头顶4种姿态;动态人流量统计准确率达97.5%。

基于Tkinter的百度AI图像识别技术二次开发实践

通过tkinter二次开发,将百度AI提供的人工智能识别结果进行抓取,显示了用户关心的结果。生成可执行文件发布,完成了设计任务。

百度AI人工智能辅助程序的开发实践

在利用百度AI的"语音识别"功能时,需要输入pcm格式。利用VB的Shell函数功能,执行外部ffmpeg命令,实现了MP4截取并转化为mp3、将mp3转换为pcm格式,发挥了辅助作用。

基于百度AI人脸识别技术的智能照片搜索系统

人脸识别技术是指构建人脸识别系统所用到的一系列技术,即人脸图像采集、人脸配准、人脸识别预处理等技术,而狭义的人脸识别是指通过人脸进行人物身份确认的技术。文章借助百度AI开放平台,采用人脸识别技术,设计开发一款基于Python的智能照片搜索系统。该系统操作简单,界面友好,实现了针对两张不同合照迅速判断出是否存在同一张人脸的功能。

基于百度AI开放平台的北京市共享住宿顾客满意度及需求层次研究

共享住宿是一种新型非标准化住宿产品,探讨共享住宿的顾客满意情况及厘清顾客需求层次有利于推动共享住宿高质量发展.本文通过爬虫技术获取北京市的Airbnb网站房客评论文本数据,并利用百度AI开放平台对北京市共享住宿顾客满意度及需求层次进行分析,得出如下结论:顾客对北京市共享住宿产品的满意度总体较高;顾客更关注共享住宿中的周边交通、基础设施和房主服务等内容,而对装修环境、主观感觉和房源价格的关注度较低;顾客的满意度倾向较为适中,极端评级较少,且整体而言顾客越满意则网络文本评价内容越多、描述越具体;顾客的需求从低到高依次为:房源价格、基础设施、周边交通/装修环境、房主服务、主观感觉.目前共享住宿的市场定位更接近经济型酒店,其“共享”的特征不明显,共享住宿应有更广阔的发展空间.本文引进了成熟的人工智能产品百度AI开放平台作为技术手段,对共享住宿顾客满意度有更准确的评估,提高了网络文本处理的准确率和实际应用价值,为新兴产业的满意度研究提供范式.

嵌入式Linux平台下百度AI语音识别的应用

随着人工智能技术的发展,语音识别已经成为了最热门的应用之一。语音识别在一些特定的领域和特定的情景下,有着不可替代的作用。而人们生产、生活的需要,特别是物联网的发展,推动了嵌入式和语音识别的结合。本设计应用了Qt的可移植性,在ARM9的平台上使用百度AI实现了语音识别功能。通过WM8976g声卡模块采集语音,在LCD显示语音特征信息,实现语音识别功能。

基于百度AI智能云平台的安全帽佩戴检测系统

在工厂的施工现场,正确佩戴安全帽能有效地防止和减轻工人在作业过程中安全事故的伤害。目前在施工现场对安全帽佩戴的监管主要依赖人工,存在效率低且耗费人力的问题。对此,设计了基于百度AI智能云平台进行安全帽佩戴检测的智能监控系统,采用QT应用程序开发框架,首先将网络摄像头的视频流抽帧,经编码转换后上传到百度AI智能云平台;接着解析其返回的JSON格式数据,获得是否佩戴安全帽及位置信息;最后在人机界面展示检测结果,保存未正确佩戴安全帽的人体图像及工人所在位置。经实验测试,对于安全帽佩戴检测能达到5帧/s的检测速度和95%的准确率,且方便部署。运用人工智能技术进行智能视频分析,实时检测施工人员是否正确佩戴安全帽,为施工人员的人身安全提供有力保障。

基于百度AI平台人脸识别技术的校园食堂结账系统

基于百度AI平台人脸识别技术,介绍了一种校园食堂结账系统的软硬件设计及其制作。该系统的核心环节是对人脸图像采集终端模块的设计。即以ARM Cortex-A9 Exynos4412开发板为硬件基础,以Qt Creator为软件开发平台,利用高级的C++代码编辑器、可视化Ui终端界面设计,模块之间采用http数据传输协议。Web服务器模块采用Sqlite3数据库存储数据信息,根据人脸图像采集终端模块的操作,实时更新数据库信息,便于客户端实时数据请求。