表情识别是计算机视觉中的重要研究方向，通过分析人脸图像判断情绪状态。其核心原理是利用卷积神经网络（CNN）提取表情特征并进行分类，常用FER+等数据集进行训练。表情识别广泛应用于情感分析、人机交互、智能驾驶等领域。关键挑战包括光照、姿态等环境因素的影响，以及复杂表情的识别精度。未来将优化深度学习模型，提升准确性和实时性。本文还介绍了基于VGG13和RFB-320的实时表情识别系统实现方案。

本文探讨了基于单目摄像头的距离测量方法，重点分析了单目与双目视觉测距的优缺点。单目测距通过目标检测框和成像模型估算距离，具有计算量小、成本低的优势；双目测距精度更高但计算复杂。文章详细推导了像素坐标系到世界坐标系的转换过程，包括各坐标系间的变换矩阵，并阐述了相机内外参数和畸变系数（径向和切向）对测距精度的影响。最后指出在自动驾驶等高精度应用中，需通过相机标定获取准确的畸变参数和内外参数，以消除图像

YOLOv8是Ultralytics公司推出的新一代目标检测模型，在YOLOv5基础上进行了多项优化：架构改进：使用C2F模块替代C3模块实现轻量化，保留SPPF模块；采用PAN-FPN结构并移除上采样卷积；引入解耦头(Decoupled-Head)设计。技术升级：转向Anchor-Free范式，采用VFL Loss分类损失和DFL+CIoU回归损失，使用Task-Aligned Assigner

数据收集与预处理下载并合并四个数据集。对数据进行清洗和预处理，包括去噪、归一化等。特征提取将原始心电信号转换为适合模型输入的形式。模型构建构建CNN、LSTM和GRU模型。训练并评估每个模型的表现。结果分析比较不同模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数等。可视化可视化训练过程中的损失和准确率曲线。可视化混淆矩阵。部署创建一个简单的GUI界面来进行实时预测。通过上述 MATLAB 代码，

采用深度学习方法来实现 使用Yolov5训练太阳能电池板缺陷数据集 并构建和训练一个深度学习模型来进行EL图像缺陷识别 太阳能电池组件图像 EL图像缺陷识别 识别算法

接下来，我们定义一个U-Net模型结构用于图像分割任务。self.out_conv = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=1) # 输出层，二分类问题return torch.sigmoid(self.out_conv(dec1)) # 使用sigmoid函数输出概率。

本文介绍了一个基于YOLOv8的行人目标检测系统构建方案。系统采用包含3687张标注图像的数据集（2950训练/737验证），单一人体类别标注。实现步骤包括：1）环境搭建（安装PyTorch、Ultralytics等库）；2）数据预处理（VOC转YOLO格式转换）；3）模型训练配置（YAML文件定义数据集路径和类别）；4）检测工具开发（加载模型、目标检测和可视化）。系统提供完整的Python实现代

本文介绍了一个基于YOLOv8的轴承缺陷检测项目。数据集包含1440张图片，标注了4类缺陷（凹槽、凹陷、卡伤、划痕），按8:1:1比例划分为训练集（1152张）、验证集（144张）和测试集（144张）。标注文件支持YOLO格式和XML格式，可直接用于模型训练。项目实现了数据准备、模型训练、评估及可视化预测结果的全流程，使用YOLOv8n预训练模型进行50个epoch的训练，并提供了数据格式转换（X

本文介绍了一个基于YOLOv8的轴承缺陷检测项目。数据集包含1440张图片，标注了4类缺陷（凹槽、凹陷、卡伤、划痕），按8:1:1比例划分为训练集（1152张）、验证集（144张）和测试集（144张）。标注文件支持YOLO格式和XML格式，可直接用于模型训练。项目实现了数据准备、模型训练、评估及可视化预测结果的全流程，使用YOLOv8n预训练模型进行50个epoch的训练，并提供了数据格式转换（X

本文探讨了基于单目摄像头的距离测量方法，重点分析了单目与双目视觉测距的优缺点。单目测距通过目标检测框和成像模型估算距离，具有计算量小、成本低的优势；双目测距精度更高但计算复杂。文章详细推导了像素坐标系到世界坐标系的转换过程，包括各坐标系间的变换矩阵，并阐述了相机内外参数和畸变系数（径向和切向）对测距精度的影响。最后指出在自动驾驶等高精度应用中，需通过相机标定获取准确的畸变参数和内外参数，以消除图像