matlab_python22的博客

实现“故障自愈、调度自治、服务自适”的智慧地铁生态。青岛地铁等先锋案例已验证技术可行性，下一步需政企协同破解规模化落地瓶颈。——避免盲目追求技术先进性，而是以可复制、可推广的细分场景解决方案（如激光除锈机器人）切入，逐步构建技术-产业共生体。人工智能正推动地铁从“机械化运输”向“认知型伙伴”演进。

当前地铁行业的创新集中于5G赋能实时通信、AI驱动决策优化、机器人替代人力服务、自动驾驶提升效率四大方向。青岛、深圳、广州、成都等城市通过技术融合与场景开放，正推动地铁从"自动化"向"自主化"跃迁。未来需进一步打破数据壁垒（如佳都知行大模型8），深化跨系统协同，构建更高效的智慧城轨生态。人工智能技术已广泛应用于多个城市的地铁系统中，覆盖乘客服务、运营调度、设备维护及安全管理等核心场景。一、智能乘客服务无感通行与安检人脸识别过闸：广州3、北京1、上海1。

考虑到地铁场景的特殊性，识别、智能出行等方面。

传统金融模型的风险尚可评估，但AI模型动态、自适应，其表现可能随着数据分布的变化而“漂移”，传统的回溯测试和压力测试方法可能失效，给金融机构带来不可预知的风险。AI在提升金融服务效率的同时，也可能因技术门槛和成本问题，将弱势群体排除在外，或通过“大数据杀熟”损害消费者权益，与普惠金融的初衷相悖。然而，AI的“黑箱”性、数据依赖性和自主决策能力，也可能放大金融体系固有的信息不对称、顺周期性和道德风险，甚至引发新的。金融AI需要大量高质量、多维度的数据作为“燃料”，但金融数据又具有高度敏感性和严格的监管要求。

摘要：随着智慧交通发展，传统交通数据存在质量不均、价值密度低等问题。机器视觉技术通过非接触式全息感知，为交通数据治理提供了创新解决方案。本文构建了“感知-治理-赋能”三层技术架构，重点研究视频质量增强、多目标追踪轨迹重构、交通事件语义化解析等核心技术，实现从原始视频到标准数据资产的转化。系统采用YOLOv8等算法进行车辆检测追踪，结合数据库存储和API服务，形成完整的治理流程。研究表明，机器视觉能有效提升交通数据质量，为信号优化、事件预警等应用提供支撑，推动交通管理向数据驱动转型。

铁路防汛工作是保障运输安全、维护国计民生的生命线。传统防汛依赖人工巡检，存在效率低、风险高、响应慢等痛点。机器视觉技术以其非接触、全天候、智能化的优势，为实现铁路沿线水情、地质灾害的精准感知、早期预警和智能决策提供了革命性解决方案。本文系统研究了机器视觉赋能铁路防汛的关键技术体系，包括面向复杂天气的鲁棒性感知、多源信息融合的水位识别、基于深度学习的灾害体识别与预警。

机器视觉技术以其非接触、信息丰富、可智能分析的优势，为实现线路、车辆、场站、乘客的全天候、全方位异常感知提供了革命性解决方案。多模态融合是倍增器，提升了感知的精准度；这些技术的深度融合与协同创新，将共同构筑起一道坚实、智能、主动的轨道交通安全防线，为实现“无人干预、主动预警、智能运维”的下一代智慧轨道交通奠定坚实的技术基础。需要研究能够适应缓慢全局变化的背景建模算法（如ViBe、SuBSENSE），或利用深度学习（如时空自编码器）学习正常场景的动态模式，从而更精准地检测出真正的异常前景（如侵限异物）。

图像风格迁移是计算机视觉与深度学习交叉领域的重要研究方向，旨在将一幅图像的艺术风格迁移至另一幅内容图像上，生成具有新视觉效果的图像。本文基于 TensorFlow 与 Keras 框架，采用 VGG19 网络提取图像的内容与风格特征，构建神经风格迁移模型，并引入 Gram 矩阵用于风格表示。针对传统方法训练不稳定的问题，本文提出一种固定层特征提取策略，并引入直方图匹配法作为简化替代方案。实验结果表明，本文方法在保持内容结构的同时，有效融合了风格图像的艺术特征，具有良好的视觉效果与实时性。关键词：风格迁移；

本文针对医学图像分割任务，提出了一种基于改进UNet架构的深度学习分割方法。通过引入批量归一化、Dropout正则化和深度监督机制，增强了原始UNet模型的性能与稳定性。在自建医学图像数据集上进行了系统实验，结果表明改进后的UNet模型在Dice系数和IoU指标上分别达到0.912和0.865，显著优于基础UNet架构。本研究为医学图像分割提供了一种有效的解决方案，对临床诊断辅助具有重要应用价值。

尽管后续出现了许多更复杂的模型，但U-Net及其核心思想仍然是图像分割任务最可靠、最常用的基础选择之一，是连接传统CNN与现代Transformer时代的重要桥梁。：U-Net 的对称编码器-解码器结构以及跳跃连接（Skip Connections）能够同时融合图像的低级细节特征和高级语义特征，非常擅长处理这类需要精确定位的分割任务。：我们构建了一个U-Net模型，用于对生物医学图像中的细胞进行像素级的二分类分割（细胞/背景）。：这是U-Net能实现高精度分割的关键，确保了分割边界的清晰度。

1 研究背景与战略意义2 国内外研究现状2.1 全球发展趋势2.2 国内发展现状3 关键技术研究进展3.1 交通大模型技术3.2 车路云一体化技术3.3 自动驾驶与智能装备技术3.4 数字孪生与交通大数据技术4 山东省发展现状与挑战4.1 应用基础与创新试点4.2 面临的主要挑战5 推进路径与对策建议5.1 政策与体制机制创新5.2 技术创新与产业生态培育5.3 基础设施建设与数据治理5.4 人才培养与创新文化建设。

行业治理进入“数据爆炸、人工不足、响应滞后”新阶段，传统“人盯+表格”模式已无法适应“秒级响应、精准监管、闭环执法”新要求。本文提出“人工智能+行业治理”全链条高效应用框架：①构建“政务-监管-执法”统一AI底座，对接政务数据共享平台，实现电子证照全量共享、审批流程智慧化、12328热线智能质检与问答分流；②搭建交通运输执法知识库（法规-案例-文书），依托语言大模型实现立案辅助、过程管控与案卷评价；③构建企业-人员-装备精准画像，智能生成受检清单与风险预警，推动安全监管与应急救援AI化。

关键词：智慧工地、AI视觉、安全帽识别、数字孪生、碳中和、低代码。

是指通过深度学习和大规模数据训练，能够处理和理解视觉信息的深度神经网络模型。这些模型通常由数十亿甚至上百亿参数构成，能够从图像、视频等多维数据中提取复杂的特征，具有强大的图像理解、生成和推理能力。

光流计算：提取每一帧视频中像素的运动信息，生成光流图。光流特征提取：通过特定的预处理，将光流图转换为深度学习模型可用的输入格式。深度学习模型设计：构建一个卷积神经网络（CNN）或其他适合的深度学习架构，利用光流特征进行运动方向分类。模型训练与推理：对网络进行训练并使用训练好的模型判断运动方向。光流与深度学习结合的运动方向判断技术在多个领域具有广泛的应用前景。通过光流提取像素级动态信息，并利用深度学习模型学习高层次特征，可以实现高精度的运动检测与方向判断。

Huozai 火灾识别算法 matlab b并且求解火灾的特征。Huozai 火灾识别算法 matlab b并且求解火灾的特征。Huozai 火灾识别算法 matlab b并且求解火灾的特征。Huozai 火灾识别算法 matlab b并且求解火灾的特征。% 提取每个区域的面积、周长和圆形度。%步骤一 图像预处理。% 提取火焰区域并标记轮廓。% 提取火焰区域并标记轮廓。% 显示去噪声后的图像。% 去噪声和图像增强。% 显示边缘检测结果。% 去噪声和图像增强。

可以看出里面的资料和内容 可以看出结果。

这个模型当中，在return中 return的内容 是否有异常的现象。yu遇到这个错误的时候，需要看看自己的网络模型。1 或者return 多个变量。3 返回多个变量的顺序是否正确。2 是否没有返回任何值。

今天学习的是unet unet++ rcnnunet rcnnunet注意力机制等方面的图像分割 语义分割的方法。下面的图代表了unet的网络架构 可以由原来的图像 转化为如下的架构，实现了网络端到端的检测。这个代表了咱们带有注意力机制的分割模型。在每一个绿色的旁边都加一个注意力的模块。

然后当测试的时候，将数据得到的特征，于原始训练集的特征进行点成绩，显然可以得到每一个成绩的欧氏距离，根据欧式距离的大小可以得到数据应该属于哪个类别，下面是主要的流程图。然后得到了进一步的数据，对进一步的数据输入到一个骨干网络 然后骨干网络，可以提取得到相关的数据特诊。可以采取原始图像进行数据增强的方法，比如crop等，在官方中 他提出了进行训练手写字体的方法。下图是进行训练了两个步骤得到的结果，那么很明显的可以对特征进行对比学习。k可以训练自己的数据集。

name = os.path.basename(image_file).split('.')[0]##获得他的name来实现标签的。第一个代表了他的概率是0.3198 这个数值是大的 因此认为是轮椅。这是采取了预训练的模型 然后进行得到Imag的特征。另外一个代表了0.18777 代表了不是轮椅。# 计算余弦相似度（未缩放）

上面的和下面的分别是分割后的图像 和原始图像。参考的是太阳花小绿豆的画的网络。

jiyujiyujiyu基于pythonopencvnumpy的几个算法。当更换为其他的图像的时候得到的结果如下所示。根据不同的rgb的颜色数值检测到数据的结果。当调整不同的阈值的时候，得到的数据结果是。

G0=lianghua_hsv(I_rgb);%量化hsv分量并获得颜色直方图。color_Iq=color_feature(G0);A=imread('示例1轻微.jpg');%将hsv空间非均匀量化.%用中值滤波进行图像降噪。title('颜色特征')%颜色直方图（特征）在颜色直方图的识别中。......

颜色的rgb的图像方法。

在基于全局特征的研究中，人们发现仅仅针对整幅图像进行无差别的描述，无法让计算机理解图像的语义信息，一部分研究工作试图通过预分割来获得图像前景，然后只针对感兴趣区域进行特征描述，但是这样的方法并不能从根源上解决问题，并且难以处理复杂图像。与灰度特征相比，纹理特征的计算并不仅限于单个像素的灰度值，而是对一定区域内的像素灰度分布、邻域关系等进行统计，最小的纹理结构被称为基元，纹理特征就是纹理基元在图像中的组成方式和重复出现的频率。xlabel('测试集样本','FontSize',12);.........

classes=["knife","scissors","lighter","USBFlashDisk","pressure","plasticBottleWithaNozzle","seal","battery"]#改成自己的类别。然后就会生产yolo格式的位置数据，以及将数据进行分类成trainvar等格式的数据。然后建立voc_weixianpin.yaml的文件。将对应的xml文件放在anntation下面。将数据和xml的标签放在对应的位置下。然后再修改以下存在的路径。.........

------------------------------------nn.rnn模型实现。#------------------------------------模型实现。#-----------------------------------训练模型。#-----------------------------------训练模型。#--------------------------------读取数据。实现循环神经网络，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、...

-------------------------------------读取数据集指定train、test文件夹。#-------------------------------------读取数据集指定train、test文件夹。#-----------------------------------读取数据（转化图片成一个尺寸）#----------------------------------自定义卷积层。#-----------------------------------进行训练。.....

由于我们所提出的方法没有可用的数据集，所以我们提出了由我们自己构建数据集的方法。我们引入了人脸运动流，它是由人脸线框上的每一对坐标之间的距离测量得到的，流经运动的每一帧。对于我们未来的工作，我们计划收集更多的数据集，并尝试通过增加或减少特征点的数量来改变一些参数的值，例如用于模板字典学习的聚类数或定义新的人脸骨架。然而，我们的方法可以消除类内变化，这有助于减少他们工作中的一些限制，例如减少数据集数量(消除视点、人体测量学和个人风格变化)，避免在分类前进行预分割(消除执行率变化)。因此，我们使用nc2组合。.

换一个视频得到鹅数据结果网络和多媒体技术的普及，红外图像中的火焰检测识别技术的科研价值在各领域得到充分展现。防灾救灾方面，红外图像中的火焰检测识别技术能够迅速确定和锁定被灰尘遮盖的地震、矿难和火灾烟雾等场景下的受困人员，为有效及时营救工作争取时间，最大限度挽救生命提供保障;军事方面，该技术在武器瞄准系统中的应用，能够迅速发现和确定遮掩物或黑夜下的敌军，使军队在恶劣天气及夜间的协同战斗能力大幅度提升;公共服务方面，相关技术应用在公共及特殊场景的安全监控、交通监控、追捕搜寻和人员解救等起到了关键作用。基

可以看出 咱们的红色部位 被检测出来，带有一定的火焰gui的有关界面信息 基于RGB的方法 可以检测得到火焰 可以判断咱们的是否有延误的主要信息 基于ycbcr的算法 可以检测得到火焰代码下载火焰识别火灾检测matlab的图形处理得到火焰的GUI界面-机器学习文档类资源-优快云文库近些年，伴随现代计算机网络、通讯及多媒体等技术的迅猛发展，计算机视觉领域方向的研究成为当今热点课题受到研究者们广泛关注。计算机视觉技术是利用映射投影识别、图像处理、人工智能、生理学、物理学和神经网络等现有的研究成果代替人类视

火焰识别 火灾检测 matlab的图形处理 得到火焰 得到背景图形 然后采取背景相减等操作 可以得到最后的火焰图形 火焰识别火灾检测matlab的图形处理得到火焰-机器学习文档类资源-优快云文库

jiner如何获取红外图像 并且得到有关的数据 是本文的重点 obj = -31.058819, rho = -0.294118nSV = 68, nBSV = 0*.*optimization finished, #iter = 152nu = 0.000280obj = -16.296291, rho = -0.629630nSV = 54, nBSV = 0.*optimization finished, #iter = 234nu = 0.000525obj = -40.1975

缺陷检测 基于形状和颜色的特征分析 n = 1.3045 0.3649 0.0567 0.1915 0.0151 0.1038 -0.0162n = 2.8109 0.2834 0.1346 0.4955 -0.0458 -0.0256 -0.0050n = 1.5300 0.0593 0.0166 0.0140 0.0002 -0.0031 -0.0005可以得到其主要的特征%利用HU的

图像的二值化曲线特征问题可以看到 图像的二值化曲线特征可以得到，得到最后的数据 求解得到每个位置的特征，进而可以识别有关的数据 图像二值化曲线特征matab-机器学习文档类资源-优快云文库......

key akan可以看到 每一个图像的欧式距离的大小很显然的16个样本的欧式距离是最下的 因此他搜索后 第16个图像的距离最小 与他是最相近的 上图代表了显示了hog特征和颜色特征的数据

植物的品种识别 svm和Bp神经网络的研究 基于Matlab svm 当选择训练的比例是70%的时候，得到的数据结果如下测试和训练集合的比例Bp神经网络的准确率可以看出咱们的svm的准确率非常好 是有效的诊断方法可以看出svm对于本次的分类效果具有较高的实用性 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的 间隔最大的线性分类器 ，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括 核技巧 ，这使它成为实质上的非线性分类器。. SVM的的学习策略

伴随着互联网+技术的快速发展，垃圾分类与二维码结合也是开始广泛的运用，这种“互联网+垃圾分类”的模式[13]不局限于某一个地方，这种模式的核心在于分类可得积分、积分可以兑换、兑换能够获利，打通了线上与线下的传统收集渠道，因此在多个城市的试点也得到了人们的喜爱。再随着科技的进一步发展，利用大数据、互联网等一些列科技手段，制造新型的垃圾环保回收机器，如智能垃圾桶，垃圾桶身喷涂对应分类垃圾的颜色，更加醒目，不会出现垃圾投放错误的情况，从根源解决分类问题。随着科学技术的快速发展、居民生活水平的提高、环保意识的增强，

实现了位移的变化得到了视频中偏移的大小 并且得到了有关的数据信息视频转化为图像的程序videopath='2\' %: %视频路径videoname='1.mp4' %$: 视频名字filename='11'% ： 存放图片帧的文件夹FrameRate=3;% ： 多少张图片提取一张图片videoInfo = VideoReader('2\1.mp4');for i = 1:FrameRate:videoInfo.NumberOfFrames%获得图片对象temp = read(videoIn