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摘要：本文采用YOLOv8作为核心算法框架，结合PyQt5构建用户界面，使用Python3进行开发。YOLOv8以其高效的实时检测能力，在多个目标检测任务中展现出卓越性能。本研究针对TT100k数据集进行训练和优化，该数据集包含丰富的交通标志样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技术，模型能够自动提取交通标志的特征并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和实时查看检测结果。本研究不仅提高了交通标志识别的自动化水平，还为智能交通系统的构建提供了有力支持，具有重要的理论应用价值。 阅读全文

摘要：基于无监督深度特征提取的多焦点图像融合方法。但只有那些位于景深内的物体才会显得清晰，而超出景深范围的物体则可能看起来较为模糊。本文采用无监督学习策略，用编码器-解码器网络来提取输入图像的特征，并通过基于梯度的方法对图像进行去模糊，从这些深度特征中分析清晰度的变化，以此来衡量模糊度。此外，本文还采用了去噪与平滑策略，用以调整掩码图并生成融合图像。该方法专注于深度特征中的清晰度，而非原始图像，这可被视为无监督学习在图像处理领域的又一应用实例。 阅读全文

摘要：本研究旨在实现一个基于深度学习的人脸表情识别系统，以准确地识别七种常见的人脸表情：惊讶、恐惧、厌恶、开心、悲伤、愤怒和正常。系统流程包括人脸定位和表情识别两个主要步骤。在人脸定位阶段，采用深度学习算法，通过训练一个卷积神经网络（CNN），实现对图像中人脸位置的准确定位。该算法能够有效地从复杂的图像中提取人脸区域，为后续的表情识别提供准确的输入。在表情识别阶段，使用VGG16网络模型作为基础架构。 阅读全文

摘要：本项目旨在开发一套基于深度学习的中国车牌识别系统，并部署在树莓派嵌入式平台。系统通过采用深度学习技术中的定位和识别模型，能够高效地从车牌图像中自动检测并识别出中国车牌的字符信息。系统的关键部分包括车牌定位模型和字符识别模型，其中车牌定位模型利用卷积神经网络（CNN）准确地识别车牌位置，而字符识别模型采用深度神经网络（如LPRNet）对车牌中的字符进行识别。为了实现跨平台推理，系统使用ONNX Runtime作为推理框架，确保模型能够在不同硬件平台上高效运行。用户界面部分采用PyQt5开发，提供简洁的操作界面，使得用户可以方便地加载图 阅读全文