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由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景随着人工智能技术的飞速发展，车辆的自动驾驶离人们的生活越来越近。自动驾驶整个运行流程中首先需要依赖各种车载传感器收集车辆周围的各种环境数据，进而利用各种分析算法分析得到计算机可感知的环境信息，然后利用感知到的信息指导车辆规划决策。然而目前车辆使用的激光雷达等传感器大多成本高昂，不利于自动驾驶车辆的大规模普及。相比较而言，摄像头成本低廉且可以获得大量的周围环境信息，因此，研究基于摄像头的自动驾驶感知算法具有重要的意义。图像语义分割是自动驾驶感知中最重要的技术之一,利用图像语义分割的结果可以得到车辆的可行驶区域信息、前方障碍物信息等。在深度学习与卷积神经网络在近几年兴起之后，涌现了众 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景 图像分割是计算机视觉领域的基础任务也是经典难题。近年来随着深度学习的快速发展，人像分割在医疗保健领域得到了广泛的应用，通过人像分割获取人体身高体长比例，从而指导人体肥胖程度。 然而，现有分割方法的网络模型具有巨大的参数量和计算量，急需一种轻量化的人像精细化分割网络。　　本文通过对现有的图像分割算法、轻量化网络设计方法以及图像边缘优化算法进行研究，提出了快速自动化人像分割网络以及边缘精细化处理方法，主要工作内容和成果如下：（1）在基于编码解码结构的U-Net网络上进行改进，提出了一种快速自动化人像分割网络。为平衡网络获取语义信息和空间信息，本文在U-Net的基础上通过增加一次降 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景针对人物证件照背景颜色替换即证件照自动换底问题，本文提出一种融合边缘检测与机器学习的自动换底算法。此方法先利用Canny算子对图像RGB颜色分量分别进行边缘检测，综合三个颜色分量的边缘检测结果获得边缘点。然后，找出由边缘点构成的最大连通分量，利用形态学膨胀运算连接最大连通分量中可能的断裂边缘，再结合先验知识和图像填充运算找出人物目标区域，并通过边缘检测获得目标区域的外轮廓。最后，对目标外轮廓膨胀数次后获得一个模板，将此模板运用到基于机器学习的抠图与图像合成算法中以实现人物证件照的自动换底。在一系列人物证件照上的实验结果证实了本文方法的有效性。 2.图片演示 3.视频演示基于改进 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景早期的Facerig软件可以即时抓取摄像头视频中的人脸关键点，将表情、头部姿态等信息转化到三维虚拟化身上，比如一只猫、一个虚拟卡通人物上。然后在使用即时视频通讯软件时，选择facerig的虚拟摄像头，其他人看到的就是拥有使用者当前表情的虚拟形象了。 随着换脸、表情迁移的科技浪潮汹涌而至，人们不再满足于使用卡通形象、动漫人物来充当自己的化身，而是使用真人的形象。类似的项目包括但不限于faceit_live3、avatarify，其中avatarify热度较高，已经被用于视频会议的换脸，参见机器之心的报道。 传统意义上的换脸是视频图像帧级别的操作，如果想把源脸替换到目标脸上的话，需要 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景图像是人类获得信息的重要来源，因此图像复原是一项很重要的技术。图像复原指的是修复图像缺失的部分。随着技术的发展，人们接触越来越多的数字图像，因此数字图像修复变得越来越重要。　　人脸识别技术是一种基于人的面部轮廓比较和分析模式来识别或验证人的技术，因其具有与执法以及其他企业相关的广泛应用的潜力而受到了极大的关注。近些年由于深度学习、卷积网络和计算机的蓬勃发展，人脸识别技术也得到了飞速发展。特征提取的精度对于识别或验证准确率至关重要，图像质量又影响特征提取的精度。而人脸识别环境的复杂性很难保证图像都有很好的质量，因此提高特征提取的精度就变得十分必要了。　 2.图片展示 3.视频演示基 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景可逆网络在图像去噪方面有各种各样的好处，因为它们是轻量级的，信息无损的，并且在反向传播过程中节省内存。然而，应用可逆模型去噪具有挑战性，因为输入是有噪声的，而反向输出是干净的，遵循两种不同的分布。我们提出了一个可逆去噪网络，InvDN，来解决这一挑战。InvDN将噪声输入转换为低分辨率的干净图像和包含噪声的潜在表示。为了去除噪声并恢复干净的图像，InvDN在还原过程中使用从先前分布中采样的另一个噪声代表来替换噪声代表。InvDN的去噪性能优于所有现有的竞争模型，为SIDD数据集实现了新的最先进的结果，同时享受更少的运行时间。而且，与最近提出的DANet相比，InvDN的大小要小得 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景在计算机视觉领域，基于人脸图像的合成与分析一直是热门的研究课题。人脸表情合成在影视娱乐、人工智能产业应用广泛，自动化妆技术在美妆行业有着巨大的应用前景。虽然人脸图像合成技术在近几年得到了较大的发展，但在表情迁移与妆容迁移方面，仍存在难点与挑战：人脸表情因人而异，是面部肌肉与纹理共同变化的结果，要在保留原始身份的前提下自然清晰地模拟表情的变化并不容易；妆容风格更是千变万化，没有规律可循，同时还受到年龄、种族的影响。因此，在人脸表情迁移与妆容迁移的研究上仍需探索与创新。 2.图片演示 3.视频演示基于改进PSGAN的AI自动美颜化妆系统（源码＆教程）_哔哩哔哩_bilibili 4 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 基于改进SE-VGG16-BN的131种水果图像分类系统（颜色、品种分级） 1.研究背景与意义随着计算机视觉和机器学习的快速发展，图像分类成为了一个热门的研究领域。在许多实际应用中，如农业、食品安全和市场调研等领域，对水果图像进行准确分类和品种分级具有重要意义。然而，由于水果的形状、颜色和纹理等特征的多样性，以及光照条件和拍摄角度的变化，水果图像分类面临着许多挑战。 目前，基于深度学习的图像分类方法已经取得了显著的成果。其中，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的方法，可以自动学习图像的特征表示。然而，传统的CNN模型在处理水果图像分类时仍然存在一些问题。首先，传统的CNN模型对于水果图像中 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories 1.研究背景与意义随着工业化和城市化的快速发展，钢铁行业在全球范围内扮演着重要的角色。钢铁生产过程中，钢包挂钩调度指挥系统起着至关重要的作用。该系统负责钢包的运输和装卸，直接影响到钢铁生产的效率和质量。因此，改进和优化钢包挂钩调度指挥系统对于提高钢铁生产的效率和质量具有重要意义。起重机一天进行16小时的高强度作业，车间内环境较为嘈杂，吊车司机全程依靠地面观察员的指挥和自己的经验控制起重机，完成撞钩、起吊、运输和落钩的工作。虽然事故发生率非常低，但是一旦发生，其后果和付出的代价是不可估量的，此外还会造成极大的社会不良影响。所以非常有必要的预防此类事故发生，降低钢包倾覆事故。 目前，传统的钢包挂钩 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景人像手绘风格渲染的目标是，在保持原图像ID信息和纹理细节的同时，将真实照片转换为手绘风格的非真实感图像。一般而言，基于成对数据的pix2pix方法能达到较好的图像转换效果，但本任务的输入输出轮廓并非一一对应，例如卡通风格的眼睛更大、下巴更瘦；且成对的数据绘制难度大、成本较高，因此我们采用unpaired image translation方法来实现。 2.图片演示 3.视频演示基于改进U-GAT-IT的人像手绘风格转换系统（源码＆教程）_哔哩哔哩_bilibili 4.U-GAT-IT算法简介图像到图像转换可以应用在很多计算机视觉任务，图像分割、图像修复、图像着色、图像超分辨率 ...