本系统具有友好的用户操作界面，可以对车牌识别进行结果的展示，通过界面对车牌识别进行分析。 基于 CNN+Yolo 的车牌识别是一种先进的计算机视觉技术，它可以自动识别道路上的车辆并记录下车牌信息。该技术结合了深度学习和目标检测算法，具有高准确性和高效性。 在该技术中，CNN 是一种用于图像分析的深度学习算法，它可以对图像进行自动分类和识别。Yolo 是一种目标检测算法，它可以在图像中自动检测出目标并给出其位置和大小。这两种算法的结合使用可以实现高效的车牌识别。 在实现过程中，首先需要对图像进行预处理，包括去噪、图像增强和尺寸归一化等步骤。接着，使用 CNN 算法对图像进行特征提取，并将其与训练数据进行比对，从而识别出车牌的位置和类型。同时，使用 Yolo 算法对车牌进行精确定位和检测，以确保车牌的完整性和准确性。 该技术的应用场景广泛，例如智能交通系统、停车场管理、安防监控等。在未来，随着计算机视觉技术的不断发展和完善，基于 CNN+Yolo 的车牌识别技术将会得到更广泛的应用，为人们的生活带来更多的便利。同时，该技术还可以应用于车牌的伪造和篡改检测，有助于保障交通安全和社会稳定。

考虑到现实环境中的人脸图片在角度、光线、分辨率上的复杂程度，对Inception-ResNet-V1网络结构进行了改进，同时完成了数据集制作、超参数调节等相关工作，并在家庭服务机器人平台上进行了实验研究。实验结果表明，改进的网络结构在LFW测试集上准确率达到99.22%，高于原始网络结构的99.05%；在亚洲人脸数据集上准确率达到99.20%，高于原始网络结构的97.10%；在自建非匹配人脸数据集上误识别率为3.43%，低于原始网络结构的12.28%。可以看出，与原始网络结构相比，改进网络结构提升了人脸识别的准确率且降低了误识别率。

车牌识别，YOLOv3、Densenet、卷积神经网络、python

针对模拟电路易发生故障且不易诊断的问题，提出了一种基于深度学习的模拟电路故障诊断算法。该算法首先将采样的原始数据制作成语音形式，然后通过时频域变化转化为语谱图，最后再将其送入VGG16模型中进行训练与测试。实验结果表明，该算法用于模拟电路故障诊断时能够识别的故障种类达到9种，同时准确度达到了100%，具有很强的电路故障诊断能力。

基于深度学习的围棋AI演示程序，经过80,000盘专业棋谱数据集训练，含有约50MB经过训练的神经网络数据。 压缩包中还包含了相关的论文Training Deep Convolutional Neural Networks to Play Go。 操作说明：使用浏览器打开Play Go Against a DCNN.html，等待神经网络加载完成，即可运行。勾选Show Analysis，以便可视化地展示神经网络对下一步落子的预测。 语言：JavaScript(基于ConvNetJS库)，可离线运行。 转载自https://chrisc36.github.io/deep-go/ 转载日期20170125

(3条消息) 基于深度学习的自动车牌识别(详细步骤+源码)_Color Space的博客-CSDN博客_基于深度学习车牌识别.html

用yolov5算法实现摔倒行为检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，相应的训练参数见runs/train下面的相应图形，检测效果见runs/detect目录下。可以用来做异常行为或者智能守护中的摔倒行为检测等应用。

本文针对传统基于机器视觉的司机疲劳检测模型对硬件系统要求较高、检测准确率和效率较低等问题，提出了一种基于MTCNN-PFLD-LSTM深度学习的司机疲劳驾驶检测方法。该方法利用深度学习技术对驾驶员的面部特征进行提取和分析，通过LSTM模型对驾驶员的疲劳状态进行判断和预测。实验结果表明，该方法具有较高的检测准确率和效率，能够有效地检测司机的疲劳驾驶状态，具有一定的实用性和推广价值。

downloading_Python基于深度学习和opencv的车牌识别系统.zip

为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题, 降低人们观赏书法的门槛, 本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法. 识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割, 然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别. 实验结果表明, 本文算法能实现对整幅书法作品中楷书和篆书的书体风格以及字形的识别, 对楷书和篆书单字的识别率分别为91.57%和81.70%, 达到了实用的需求.