QQ1309399183代码获取


	def from_pic(self):
		self.thread_run = False
		self.pic_path = askopenfilename(title="选择识别图片", filetypes=[("jpg图片", "*.jpg")])
		if self.pic_path:
			img_bgr = predict.imreadex(self.pic_path)
			self.imgtk = self.get_imgtk(img_bgr)
			self.image_ctl.configure(image=self.imgtk)
			resize_rates = (1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4)
			for resize_rate in resize_rates:
				print("resize_rate:", resize_rate)
				r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, resize_rate)
				if r:
					break
			#r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, 1)
			self.show_roi(r, roi, color)

图像去雾去雨+目标检测+单目测距结合

0.0实时感知本车周围物体的距离对高级驾驶辅助系统具有重要意义，当判定物体与本车距离小于安全距离时便采取主动刹车等安全辅助功，
0.1这将进一步提升汽车的安全性能并减少碰撞的发生。上一章本文完成了目标检测任务，接下来需要对检测出来的物体进行距离测量。
1.首先描述并分析了相机成像模型，推导了图像的像素坐标系与世界坐标系之间的关系。
2.其次，利用软件标定来获取相机内外参数并改进了测距目标点的选取。
3.最后利用测距模型完成距离的测量并对采集到的图像进行仿真分析和方法验证。传送门链接------------->：单目测距

代码


        for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
        img = torch.from_numpy(img).to(device)
        img = img.half() if half else img.float()  # uint8 to fp16/32
        img /= 255.0  # 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        if img.ndimension() == 3:
            img = img.unsqueeze(0)

        # Warmup
        if device.type != 'cpu' and (old_img_b != img.shape[0] or old_img_h != img.shape[2] or old_img_w != img.shape[3]):
            old_img_b = img.shape[0]
            old_img_h = img.shape[2]
            old_img_w = img.shape[3]
            for i in range(3):
                model(img, augment=opt.augment)[0]

        # Inference
        t1 = time_synchronized()
        with torch.no_grad():   # Calculating gradients would cause a GPU memory leak
            pred = model(img, augment=opt.augment)[0]
        t2 = time_synchronized()
         distance=object_point_world_position(u, v, h, w, out_mat, in_mat):

路径规划

本节针对越野场景路径规划问题，采用栅格法建立障碍物、威胁物和越野道路模型，模拟真实的越野环境场景。

引入方向变化惩罚和局部区域复杂度惩罚来优化A算法，使算法规划出的路径更平滑，算法效率更高效。
采用改进 Floyd 算法对路径进行双向平滑，并且进行了防碰撞处理，来确保规划出路径的安全可靠性。
仿真结果表明，所改进的 A算法与传统算法相比较，效率提高了 30%，拐点数减少了4 倍，所提算法能够在越野环境多重因素综合影响以及不同车辆性能和任务的要求下快速的规划出安全的路径。传送门链接---------------->:A star

代码

###############创建A-Star类############
class AStar:
    
    # 描述AStar算法中的节点数据
    class Node:  
        #初始化
        def __init__(self, point, startPoint,endPoint, g=0,w=1,p=1):
            self.point = point  # 自己的坐标
            self.father = None  # 父节点
            self.g = g       # g值，g值在用到的时候会重新算
            
            # 计算h值，采用曼哈顿距离
            #self.h = (abs(endPoint.x - point.x) + abs(endPoint.y - point.y)) * 10  
            
            #采用欧几里得距离
            #self.h = math.pow((math.pow((endPoint.x - point.x),2) + math.pow((endPoint.y - point.y),2)),0.5)*10
            
            #采用对角距离
            pp=(1-p)+0.2*math.exp((math.pow((math.pow((endPoint.x - point.x),2) + math.pow((endPoint.y - point.y),2)),0.5))/(math.pow((math.pow((endPoint.x - startPoint.x),2) + math.pow((endPoint.y - startPoint.y),2)),0.5)))
            Diagonal_step = min((endPoint.x - point.x),(endPoint.y - point.y))
            straight_step = (abs(endPoint.x - point.x) + abs(endPoint.y - point.y)) - 2*Diagonal_step
            self.h  =(straight_step + math.pow(2,0.5)*Diagonal_step)*10*pp
            #print(pp)


            
    #初始化A-start
    def __init__(self, map2d, startPoint, endPoint, passTag=1.0):#map2d地图信息，startPoint起点, endPoint终点, passTag=1.0为不可行驶区域

        # 开启表
        self.openList = []
        # 关闭表
        self.closeList = []
        # 寻路地图
        self.map2d = map2d
        # 起点终点
        if isinstance(startPoint, Point) and isinstance(endPoint, Point):
            self.startPoint = startPoint
            self.endPoint = endPoint
        else:
            self.startPoint = Point(*startPoint)
            self.endPoint = Point(*endPoint)
 
        # 不可行走标记
        self.passTag = passTag
 
    def getMinNode(self):
        """
        获得openlist中F值最小的节点
        :return: Node
        """
        currentNode = self.openList[0]
        for node in self.openList:
            if node.g + node.h < currentNode.g + currentNode.h:
                currentNode = node
        return currentNode#返回最小代价的点

停车位检测

基于深度学习的鱼眼图像中的停车点检测和分类是为二维物体检测而开发的。我们的工作增强了预测关键点和方框的能力。这在许多场景中很有用，因为对象不能用右上的矩形“紧密”表示。
一个这样的例子，道路上的任何标记，由于透视效果，在现实世界中的对象矩形不会在图像中保持矩形，所以关键点检测显得格外重要。鱼眼图像还呈现了观察到这种现象的另一种场景，由于鱼眼宽广的视角，可以扑捉更多画像

链接：停车位检测

代码


def train():
    #parses command line args
    args = parse_args()

    #parses args from file
    if args.config_file is not None:
        cfg_from_file(args.config_file)

    if (args.FIX_MODEL_CHECKPOINT):
      args.FIX_MODEL_CHECKPOINT = args.FIX_MODEL_CHECKPOINT.replace(" ", "")
      args.FIX_MODEL_CHECKPOINT = args.FIX_MODEL_CHECKPOINT.replace("=", "")
      cfg.RESUME_CHECKPOINT = args.FIX_MODEL_CHECKPOINT
      cfg.CHECK_PREVIOUS = False
      if (os.path.exists(cfg.RESUME_CHECKPOINT) == False):
          print('Exiting the process as asked model for resuming is not found')
          exit()

    if (args.RESUME_CHECKPOINT):
      cfg.RESUME_CHECKPOINT = args.RESUME_CHECKPOINT

    if (args.LOG_DIR):
      cfg.EXP_DIR = args.LOG_DIR

    cfg.LOG_DIR = cfg.EXP_DIR

    if (args.PHASE):
      cfg.PHASE = []
      cfg.PHASE.append(args.PHASE)

    if (args.EVAL_METHOD):
      cfg.DATASET.EVAL_METHOD = args.EVAL_METHOD

    #for backward compatibility
    if cfg.DATASET.DATASET == 'psd':
      cfg.DATASET.DATASET = 'tiod'

    if cfg.DATASET.BGR_OR_RGB == True:
        #cfg.DATASET.PIXEL_MEANS = (123.68, 116.78, 103.94)
        #cfg.DATASET.PIXEL_MEANS = (123, 117, 104)
        cfg.DATASET.PIXEL_MEANS = (128.0, 128.0, 128.0) # simpler mean subtraction to keep data in int8 after mean subtraction

    print("cfg: ", cfg)

    for phase in cfg.PHASE:
      cfg_dir = cfg.LOG_DIR + '/' + phase + '_cfg/'
      os.makedirs(os.path.dirname(cfg_dir), exist_ok=True)
      shutil.copy(args.config_file, cfg_dir)

    # to making every run consistent # TII
    np.random.seed(100)
    torch.manual_seed(100)
    torch.cuda.manual_seed(100)
    random.seed(100)
    torch.cuda.manual_seed_all(999)
    torch.backends.cudnn.enabled = False

    train_model()

if __name__ == '__main__':
    train()

图像雾去雨与目标检测

针对不同的天气则采取不同的图像前处理方法来提升图像质量。
雾天天气时，针对当下求解的透射率会导致去雾结果出现光晕、伪影现象，本文采用加权最小二乘法细化透射率透。
针对四叉树法得到的大气光值不精确的问题，改进四叉树法来解决上述问题。将上述得到的透射率和大气光值代入大气散射模型完成去雾处理；
在图像处理后加入目标检测，提高了目标检测精度以及目标数量。

下图展现了雾天处理后的结果图第一列为雾霾图像，第二列为没有加入图像处理的目标检测结果图，第三列为去雾后的目标检测结果图。

无人机检测

反无人机目标检测与跟踪的意义在于应对无人机在现实世界中可能带来的潜在威胁，并保障空域安全。以下是这方面的几个重要意义：
空域安全：无人机的广泛应用给空域安全带来了新的挑战。通过开展反无人机目标检测与跟踪研究，可以及时发现和追踪潜在的无人机入侵行为，确保空域的安全和秩序。
防范恶意活动：无人机技术的快速发展也为一些恶意活动提供了新的工具和手段，如无人机进行窥探、非法监听、破坏等。反无人机目标检测与跟踪的研究可以帮助及时发现和阻止这些恶意活动，维护社会的稳定和安全

。传送门链接-------------->:无人机检测

yolov8双目测距-yolov8+sgbm（原理+代码）

工作流程：相机标定：使用棋盘格或者其他标定图案，对双目相机进行内外参数标定，获取相机的焦距、主点坐标、畸变系数以及两个相机之间的相对位置关系（旋转和平移矩阵）。图像校正与同步：分别从左右相机获取图像并对图像进行校正，消除镜头畸变。确保两幅图像的同步采集，以便后续的立体匹配。 SGBM立体匹配：应用SGBM算法对校正后的左右图像进行匹配，生成视差图。

介绍

基于YOLOv8的道路缺陷检测系统设计
- 研究意义：道路维护是城市基础设施管理的重要组成部分。通过自动化手段检测道路上的裂缝、坑洞等缺陷可以提高维修效率，降低交通事故发生率。
- 方法：采用最新的YOLOv8模型作为基础架构，利用其高效的物体识别能力来快速准确地定位图像中的道路缺陷。训练数据集包含多种类型的道路缺陷图片，并通过标注工具标记出具体的缺陷位置。使用迁移学习技术加速模型训练过程，同时优化网络结构以适应特定场景下的需求。
基于CNN的雨雾天气下车辆检测和颜色识别系统
- 研究意义：在恶劣气候条件下保持良好的交通流管理和安全至关重要。该系统旨在提高现有自动驾驶或辅助驾驶系统在雨雾天气中对周围环境的理解能力。
- 方法：构建一个基于卷积神经网络（CNN）的端到端解决方案，首先用于去除输入图像中的雾霾影响，然后在此基础上实现车辆检测与颜色分类任务。可能需要结合传统的计算机视觉技术和深度学习算法共同作用于预处理阶段，如应用去雾算法改善图像质量。
基于LSTM模型的锂电池寿命预测方法研究
- 研究意义：随着电动汽车市场的快速增长，如何有效评估电池健康状态并预测剩余使用寿命变得尤为重要。这不仅关系到用户体验，还涉及到安全性问题。
- 方法：采用长短期记忆网络（LSTM）分析时间序列数据，包括但不限于电压、电流、温度等关键参数的变化趋势。通过对历史数据的学习，建立能够预测未来一段时间内电池性能变化的模型。此外，还可以考虑引入其他机器学习技术或特征工程方法进一步提升预测准确性。
基于遗传算法的排课系统设计与实现
- 研究意义：教育机构经常面临复杂的课程安排挑战，尤其是当涉及大量学生、教师及教室资源时。一个智能高效的排课系统可以帮助解决这一难题。
- 方法：运用遗传算法模拟自然界中的进化过程来寻找最优解。定义适当的适应度函数衡量方案好坏，比如最小化冲突次数、最大化师生满意度等目标。初始种群由随机生成的时间表组成，经过选择、交叉、变异等一系列操作后迭代改进直至达到满意结果。

好的，我将继续对列表中的其他几个题目进行研究意义和方法的阐述：

基于YOLOv5的手部关节骨龄预测系统设计
- 研究意义：手部X光片上的骨骼发育情况可以用来评估儿童的成长状况，这对于儿科医学领域来说非常重要。自动化的骨龄预测系统能够辅助医生快速准确地做出诊断。
- 方法：利用YOLOv5模型来检测并定位手部X光图像中的关键骨骼点。随后，可以通过提取这些关键点之间的相对位置、大小等特征，结合机器学习或深度学习的方法（如支持向量机SVM、卷积神经网络CNN）来进行骨龄的分类或回归分析。
基于深度学习的车型检测系统设计
- 研究意义：在智能交通监控、自动驾驶等领域中，准确识别不同类型的车辆对于交通流量管理、事故预防等方面具有重要意义。
- 方法：构建一个深度卷积神经网络（CNN），通过大量的标注数据集训练模型以识别不同的汽车品牌、型号等信息。可能需要考虑使用预训练模型（如ResNet, VGG）作为基础，并在此基础上进行微调以适应特定任务需求。此外，还可以探索多尺度检测策略提高小目标车辆的检出率。
基于LSTM的音乐生成器设计
- 研究意义：随着人工智能技术的发展，音乐创作领域也开始尝试利用AI工具来辅助甚至独立完成作品创作。这样的系统不仅能够激发新的艺术灵感，还能为非专业用户提供创作机会。
- 方法：采用长短期记忆网络（LSTM）捕捉音符序列的时间依赖性，从而生成符合一定风格规律的新旋律。训练过程中需准备大量乐谱数据，将其转化为适合神经网络处理的形式（例如MIDI文件）。同时，还可以结合注意力机制等技术增强模型的表现力。
基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统设计
- 研究意义：随着电子邮件成为日常沟通的重要手段之一，有效地区分正常邮件与垃圾邮件变得日益重要。良好的垃圾邮件过滤系统有助于提升用户体验，减少不必要的打扰。
- 方法：使用朴素贝叶斯分类算法，根据历史邮件数据训练模型，学习区分垃圾邮件与正常邮件的概率特征。这通常涉及到文本预处理步骤（如去除停用词、词干化）、特征选择以及模型参数调整等工作。此外，还可以结合其他自然语言处理技术进一步优化性能。
基于OpenCV的眼球控制二维舵机设计与实现
- 研究意义：眼球追踪技术可用于多种应用场合，包括但不限于辅助残障人士操作设备、游戏控制界面创新等。将这种技术与物理装置相结合，可以开发出更加直观便捷的人机交互方式。
- 方法：首先利用OpenCV库中的函数实现摄像头捕捉到的眼球图像处理，比如眼睛区域的定位、瞳孔中心点的检测等。接着，根据计算得到的眼球运动方向及幅度控制连接有二维舵机的机械臂或指针移动。整个过程涉及计算机视觉、信号处理以及机电一体化等多个领域的知识。

好的，我将继续对列表中的其他题目进行研究意义和方法的阐述：

基于Java爬虫的弹幕分析系统设计与实现
- 研究意义：随着在线视频平台的普及，弹幕已经成为一种重要的用户互动方式。通过对弹幕内容进行分析，可以了解观众的情绪反应、兴趣点等信息，为内容创作者提供反馈，同时也可作为舆情监控的一种手段。
- 方法：使用Java编写网络爬虫程序来抓取指定视频下的所有弹幕数据。之后，利用自然语言处理技术（NLP）如情感分析、主题模型等对文本数据进行深度挖掘。可能还会涉及到大数据处理框架（如Hadoop, Spark）以应对大规模的数据集。
基于卷积神经网络的乐器识别系统设计
- 研究意义：在音乐教育、自动伴奏等领域中，能够准确地从音频信号中识别出不同乐器对于提高用户体验具有重要作用。
- 方法：构建一个基于CNN的模型，输入是音频信号经过短时傅里叶变换(STFT)或梅尔频率倒谱系数(MFCC)转换后的频谱图。通过训练大量标注了乐器种类的音频片段，使模型学会区分不同的乐器声音特征。此外，还可以考虑结合递归神经网络(RNN)来捕捉时间序列上的变化。
基于YOLOv8的柠檬等级检测系统设计
- 研究意义：农产品质量控制是农业产业链中的关键环节之一。自动化分级系统可以帮助提高工作效率并确保产品质量一致性。
- 方法：采用YOLOv8架构，针对柠檬图像训练模型，使其能够识别并分类不同品质级别的柠檬（如大小、颜色、瑕疵程度）。需要准备包含各种级别样本的图像库，并对其进行精确标注。在实际部署时，可能还需要考虑光照条件等因素的影响。
基于EfficientNet的农作物叶片病害识别研究
- 研究意义：及时发现并治疗作物病害对于保障粮食安全至关重要。自动化的病害识别工具可以在早期阶段帮助农民采取措施，减少损失。
- 方法：选择EfficientNet作为基础网络，因其在参数效率和性能之间取得了良好的平衡。收集带有标签的病害叶片图片作为训练数据，这些标签应包括健康叶片及各类病害类型。通过迁移学习加速训练过程，并根据具体应用需求调整网络结构。
基于LSTM算法的锂电池寿命预测系统设计
- 研究意义：电池寿命管理是电动汽车和储能系统的关键问题。准确预测电池剩余使用寿命有助于优化维护计划，延长设备服役周期。
- 方法：利用LSTM网络处理时间序列数据，如电压、电流、温度等历史记录。通过分析这些数据随时间的变化规律，建立预测模型。为了提高准确性，可以引入额外的数据源，比如电池制造批次信息，以及实施特征工程以提取更多有用的信息。
基于ResNet50鱼类识别系统设计与实现
- 研究意义：鱼类资源监测对于渔业管理和生态保护非常重要。快速准确地识别鱼种可以帮助研究人员更好地理解海洋生态系统。
- 方法：基于预训练的ResNet50模型，利用其强大的特征提取能力来处理鱼类图像。通过微调网络适应特定任务，同时增加新的全连接层用于分类。训练过程中需准备高质量的鱼类图像数据集，并对每张图片标注正确的物种名称。
基于OpenCV的单幅图像中行人实时检测系统设计
- 研究意义：行人检测是智能交通系统、安防监控等领域的基本功能之一。能够在单一帧内高效检测行人对于保证公共安全非常关键。
- 方法：利用OpenCV提供的计算机视觉工具，结合经典的行人检测算法（如HOG+SVM）或者现代深度学习模型（如SSD, YOLO系列），实现对单幅图像中的行人的快速定位。考虑到实时性要求，通常会选择计算复杂度较低且精度较高的模型。
基于OCR的文本识别算法研究
- 研究意义：光学字符识别(OCR)技术广泛应用于文档数字化、车牌识别等多个领域。提升OCR算法的鲁棒性和泛化能力可以极大地扩展其应用场景。
- 方法：可以选择现有的OCR引擎（如Tesseract）作为起点，然后针对特定场景（如手写体、古籍文字等）进行定制化改进。这可能涉及对输入图像的预处理、特征提取方法的优化，以及后处理步骤（如拼接断字、错误纠正）的设计。
基于CNN和小波变换的图像去噪算法研究
- 研究意义：图像噪声会严重影响后续处理的效果，尤其是在医学影像、卫星遥感等领域。有效的去噪技术对于保持图像质量和提高分析精度至关重要。
- 方法：结合卷积神经网络(CNN)的强大表示能力和小波变换的多分辨率特性来进行图像去噪。首先通过小波变换将原始图像分解到多个尺度上；然后，使用CNN模型在每个尺度上学习去除噪声的最佳策略；最后，将处理过的各尺度分量重构回原始空间得到清晰图像。
基于FCNN的安全带检测设计
- 研究意义：在车辆安全检查中，确认乘客是否正确佩戴安全带是非常重要的。自动化的安全带检测系统可以帮助驾驶员和监管机构更有效地执行这一任务。
- 方法：全卷积神经网络(FCNN)非常适合于像素级的语义分割任务。可以通过标记含有安全带佩戴情况的车内图像来训练这样一个模型，使得它能够准确地区分出哪些区域属于安全带。训练完成后，该模型可以直接应用于新拍摄的图像，输出安全带的位置信息。
基于卷积神经网络的气温预测系统设计
- 研究意义：准确的天气预报对于农业生产、灾害预警等方面都极为重要。利用机器学习方法来辅助传统气象学模型可以提高预报精度。
- 方法：构建一个多层卷积神经网络模型，输入可以是过去一段时间内的气温、湿度、风速等多种气象因素的时间序列数据。通过学习这些数据之间的关系，模型能够预测未来某段时间内的气温变化趋势。为了增强预测效果，还可以尝试融合多种数据源（如卫星遥感数据）以及引入注意力机制等先进技巧。

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选题（包括但不限于下列）

yolo系列及创新点和应用(测距测速等)：

路径规划系列：

姿态估计、人脸识别、人体关键点、手势识别系列：

3d 目标检测 3d姿态估计

图像增强图像处理图像去噪系列

车道线识别系列

车辆跟踪及测距

yolov5 deepsort 行人/车辆（检测 +计数+跟踪+测距+测速）

目标跟踪

车道线识别

语义分割

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图像分类

交通标志识别

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疲劳检测

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