陈辰学长的博客

本文介绍了一种基于Python、Django和MySQL的驾驶员人脸情绪识别系统，采用MVC架构设计。系统包含驾驶员管理、人脸情绪识别、行程管理、情绪统计等功能模块。通过摄像头采集面部图像，利用算法分析面部特征识别多种情绪状态，并以柱状图展示分析结果。该系统可帮助监控驾驶员情绪变化，提高行车安全性，同时提供行程管理、日志记录等辅助功能。文章详细描述了系统架构、注册登录、后台管理、行程设置等模块的实现方式和界面展示。该系统适用于大学生毕业设计项目开发，提供完整的技术解决方案。

本文介绍了一个基于深度学习的摔倒识别系统，采用YOLO算法和Django框架开发，数据库使用MySQL。系统具有图片识别、批量识别、图片管理等功能模块，能自动检测并分类摔倒行为图片。系统界面简洁友好，包含数据统计、用户管理、日志记录等辅助功能，支持路径自定义设置。该系统为计算机视觉技术在安防监控领域的应用提供了实用案例，可用于老年人监护等场景。文章详细展示了各功能模块的操作界面和实现效果，并提供了获取源码和技术支持的途径。

本文基于K-means算法设计了一个正向情感交互平台，主要利用Scrapy爬取京东商品评论数据，结合Django框架和MongoDB数据库构建系统。关键技术包括：1)通过Scrapy生成模拟数据补充原始数据集；2)对商品评论进行情感分析；3)运用K-means聚类算法将评论数据抽象为坐标点进行情感分类。系统实现了用户与商品间的情感关联图谱构建，为电商评论分析提供了有效的技术解决方案。该项目适用于计算机专业毕业设计，涉及爬虫、大数据分析和机器学习等技术领域。