网上找的，分享。C++.C#.JAVA.VB都可以用。

在全球新冠疫情的背景下，口罩已成为人们日常生活中不可或缺的防护工具。然而，在实际场景中，如公共场所、交通枢纽等，仍然有部分人群未佩戴口罩，给疫情防控带来挑战。因此，开发一个高效、准确的口罩识别系统对于促进疫情防控具有重要意义。本项目旨在利用Matlab的深度学习工具箱，结合卷积神经网络（CNN）技术，构建一个口罩识别系统，以实现对人员是否佩戴口罩的自动识别。 二、项目目标 构建一个基于CNN的口罩识别模型，能够准确识别图像中的人员是否佩戴口罩。 设计并实现一个用户友好的图形界面（GUI），方便用户上传待识别的图像或视频，并实时显示识别结果。 评估和优化模型性能，提高口罩识别的准确率和效率。 ————————————————

基于 STM32F10x 微控制器的声源定位系统，通过测量多个麦克风接收到声音的时间差，计算声源的二维坐标。 利用三个接收模块（麦克风），分别记录声源到达的时间差（TimeDelay1, TimeDelay2, TimeDelay3），进而根据几何定位算法计算出声源的二维坐标 (x, y) STM32微控制器是STMicroelectronics公司生产的一种广泛应用于嵌入式系统中的32位ARM Cortex-M3处理器。由于其高性能、低功耗和灵活性，STM32成为了许多电子项目的核心组件，特别是在需要进行信号处理和控制的场合。在给定的文件信息中，核心内容涉及到一个基于STM32F10x系列微控制器的声源定位系统。 声源定位技术主要通过测量声源到达不同接收点的时间差来推算声源的位置。这通常涉及到三角测量、几何学和信号处理的知识。声源定位系统通常需要多个麦克风（在该系统中为三个），这些麦克风接收声音信号，并将它们转换为电信号。STM32微控制器通过测量声源到达每个麦克风的时间差，结合声速的已知值，可以计算出声音的传播时间差。 计算声源二维坐标的基本原理是，声音在空气中传播速度是一个常数（大约为343米每秒，具体数值会因为环境因素如温度而略有变化）。如果知道声波从声源到达三个不同位置的麦克风的时间差，就可以利用几何定位算法确定声源的位置。这通常需要用到三角测量或者TDOA（Time Difference of Arrival）技术。 在提供的文件名称列表中，可以看出该系统的一些主要组件和功能。例如，"main.c" 可能包含了整个系统的主程序框架，负责初始化硬件，配置参数和主循环逻辑。"NRF24L01.c" 和 "NRF24L01.h" 表明系统可能使用了NRF24L01无线通信模块进行数据传输，这可能是将信号发送给远程设备或者控制器。"stm32f10x_it.c" 和相关头文件 "stm32f10x_it.h" 可能是中断服务例程的相关代码，负责处理各种中断事件，例如定时器中断、外部中断等。"spi.c" 和 "spi.h" 说明系统中有SPI通信接口的使用，这可能是用于与外设（如NRF24L01模块）进行通信。"KeyBoard.c" 表示系统可能有一个键盘接口，用于用户输入。"delay.c" 则可能是实现各种延时功能的代码模块。 在实现声源定位的过程中，除了硬件的时间测量精度，软件算法的效率和准确性也至关重要。软件需要处理信号采集、数字滤波、时间差测量、坐标计算等多个环节。在实际应用中，为了提高系统的响应速度和定位精度，还需要对算法进行优化，并充分考虑环境噪声的影响。 此外，由于声源定位系统的应用非常广泛，包括但不限于安防监控、机器人导航、语音识别和交互等领域，因此开发这样的系统不仅需要嵌入式编程和硬件操作的知识，还需要对信号处理技术有一定的了解。开发者需要根据实际的应用场景选择合适的硬件和算法，以确保系统的性能达到设计要求。 在文件信息中提到的"定位"、"信号处理"和"stm32"三个标签，正是这项技术实现过程中所依赖的关键点。"定位"是指系统能够确定声源的空间位置；"信号处理"涵盖了从声音信号的采集、转换、滤波到最终的时间差测量的整个过程；"stm32"则是指使用STM32系列微控制器作为系统控制核心，实现各种功能的硬件基础。 该声源定位系统利用STM32F10x微控制器的高性能处理能力，通过精确的时间差测量和几何定位算法，实现了对声源二维坐标的准确计算。系统中的各个模块如NRF24L01无线模块、键盘接口和SPI通信接口等，都是围绕这一核心功能设计的，旨在提高系统的性能和用户交互能力。

正态分布的Bayes决策例解 两类的识别问题：医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病。 根据医学知识和以往的经验，医生知道： 患病的人，白细胞的浓度服从均值2000，标准差1000的正态分布；未患病的人，白细胞的浓度服从均值7000，标准差3000的正态分布； 一般人群中，患病的人数比例为0.5%。 一个人的白细胞浓度是3100，医生应该做出怎样的判断？ 正态分布 Bayes决策 它与人工智能关系密切，其目的是用机器完成人类智能中通过视觉、听觉、触觉等感官去识别外界环境的工作。 模式识别是一门理论与应用并重的技术科学。

在MATLAB中开发机器设备系统颜色识别涉及到计算机视觉和图像处理技术，这是一门复杂的科学，主要用于模拟人类视觉系统对图像进行分析和理解。在这个项目中，我们关注的是颜色识别，这是一种常用的技术，广泛应用于自动化制造、交通监控、产品质量检测等领域。 我们需要了解颜色空间。MATLAB支持多种颜色空间，如RGB（红绿蓝）、HSV（色调、饱和度、亮度）、YCbCr等。在颜色识别任务中，通常会将图像从原始RGB颜色空间转换到更适合颜色分析的颜色空间，如HSV，因为HSV更容易解析颜色信息。 接着，是图像预处理步骤。这包括灰度化、二值化、去噪（如使用高斯滤波器）等，目的是增强目标颜色特征，减少干扰因素。MATLAB中的`rgb2gray`函数可以将RGB图像转换为灰度图像，`imbinarize`用于二值化，`imfilter`可用于滤波。 然后，我们可以利用颜色分割算法来识别特定颜色。例如，可以设定阈值或使用颜色直方图来分离目标颜色。MATLAB的`imadjust`函数可以帮助调整图像对比度，使得颜色分界更加清晰。`histeq`可进行直方图均衡化，进一步优化颜色区分。 接下来，可能需要用到形状检测和轮廓提取，以确定目标物体的精确位置。MATLAB的`bwconncomp`用于连接成分分析，`regionprops`提供各种形状属性，如面积、周长、圆度等，帮助判断是否为所需目标。 在"vehicle color identification system"中，很可能是针对车辆颜色进行分类。这可能需要训练一个模型，如支持向量机（SVM）或者最近邻分类器（KNN），使用大量已知颜色的车辆图像作为训练集。MATLAB的`fitcknn`和`fitcsvm`函数可以方便地实现这些分类器的训练与应用。 创建图形用户界面（GUI）是为了使用户能够方便地交互和控制颜色识别过程。MATLAB的`GUIDE`工具可以用来设计GUI，通过添加按钮、滑块等控件，让用户输入参数或启动识别过程。 这个项目涵盖了颜色空间转换、图像预处理、颜色分割、形状分析、分类算法以及GUI设计等多个MATLAB图像处理的关键知识点。每个环节都需要深入理解和灵活运用MATLAB的相关函数，以实现高效的颜色识别系统。

CSDN Matlab武动乾坤上传的资料均有对应的代码，代码均可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描博客文章底部QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作 图像识别：表盘识别、车道线识别、车牌识别、答题卡识别、电器识别、跌倒检测、动物识别、发票识别、服装识别、汉字识别、红绿灯识别、火灾检测、疾病分类、交通标志牌识别、口罩识别、裂缝识别、目标跟踪、疲劳检测、身份证识别、人民币识别、数字字母识别、手势识别、树叶识别、水果分级、条形码识别、瑕疵检测、芯片识别、指纹识别

OCR, Tesseract-OCR, 图像识别软件，验证码识别。

在本篇Unity3D教程中，我们将探讨如何在Unity3D项目中调用Android设备的内置语音识别功能。我们需要了解的是，Android系统已经集成了Google的语音识别服务，因此开发者无需额外安装第三方库即可实现语音识别。教程中提到了尝试使用讯飞的语音识别服务，但由于在Unity中调用其mcs.jar包时遇到问题，最终选择使用Google的语音识别服务。 在Android平台上，语音识别主要通过`SpeechRecognizer`类来实现。在Unity3D中，我们需要创建一个Android原生的Java插件来与Unity进行交互。在给出的代码示例中，我们看到一个名为`UnityTestActivity`的类，它继承自`UnityPlayerActivity`，这是Unity与Android原生代码交互的基础类。 在`UnityTestActivity`中，我们首先定义了一个`Context`对象`mContext`，这是所有Android组件的上下文环境。接着，我们创建了一个`SpeechRecognizer`实例`sr`，通过`SpeechRecognizer.createSpeechRecognizer(this)`初始化。这里的`this`代表当前的`UnityTestActivity`，作为`Context`传递给`createSpeechRecognizer()`方法。 为了处理语音识别的结果，我们需要实现`RecognitionListener`接口。在这个教程中，创建了一个匿名内部类，并在其中定义了监听语音识别结果的方法。`setRecognitionListener(new listener())`将这个监听器注册到`sr`实例中。 然后，我们定义了一个字符串`str`用于存储识别后的文本，以及一个`BroadcastReceiver`对象`mBroadcastReceiver`，用于接收识别结果的广播。`startListening(new Intent(RecognizerIntent.ACTION_GET_LANGUAGE_DETAILS))`启动语音识别，传入一个意图（Intent）来指定我们要执行的操作，这里获取语言详情。 当语音识别服务接收到语音输入并识别出结果后，它会通过`BroadcastReceiver`发送一个意图。在`onReceive()`方法中，我们检查意图的`ACTION_NAME`，如果匹配，则处理识别结果。虽然代码没有给出完整的`onReceive()`方法，但通常会包含解析并传递识别结果回Unity3D的逻辑。 在Unity3D端，我们需要设置一个方法来接收来自Android原生代码的识别结果。这通常通过Unity的`Application.RegisterJavaObject()`方法创建一个Java对象的引用，然后在Java端通过这个引用调用Unity方法来传递数据。 这个教程展示了如何在Unity3D中集成Android的语音识别功能，让游戏或应用可以通过语音命令进行交互。这在开发跨平台项目时非常有用，特别是对于那些希望提供无障碍或增强用户体验的应用。虽然教程中遇到讯飞SDK的问题，但通过Google的API，我们仍然能够实现基本的语音识别功能。

本资源包含一个端到端的验证码识别深度学习项目,使用Python和TensorFlow/Keras实现。内容涵盖数据集生成、模型设计、训练、测试和优化等过程。 适用人群: 想学习深度学习项目实践的AI工程师、想开发验证码识别产品的企业技术人员 使用场景: 该项目可用于学习实践深度学习开发流程,也可以修改和扩展应用到实际包含验证码的产品中,如注册登录、网站安全等场景。 目标: 通过该项目可以掌握验证码识别任务的深度学习方法,包括数据制作、模型设计、训练和部署。可以进一步应用和扩展到其他视觉识别领域。 其他说明: 项目基于TensorFlow和Keras实现、包含详细的代码注释和使用说明、可以自定义训练模型,也提供了预训练模型、欢迎基于该项目进行改进与探讨

基于MATLAB的鱼类品种识别系统设计（任务书+开题报告+文献综述+仿真+毕业论文+答辩PPT）视频演示地址：https://www.bilibili.com/video/BV1cQWrzAEdR/?vd_source=6ea1beb17174384a0b3d09d6d35580f6