本文介绍了一种基于传统计算机视觉的车道线检测方法，采用OpenCV和图像处理技术实现。该方法通过HSL色彩空间选择突出车道线特征，结合Canny边缘检测和霍夫变换进行直线识别，并利用ROI划定减少干扰区域。与传统深度学习相比，该方法具有计算资源需求低、可解释性强等优势。实验结果表明，系统能有效检测白色和黄色车道线，适应不同光照和道路条件。文章还讨论了视频流处理实现和后续改进方向，为自动驾驶和辅助驾

本文介绍了一个基于OpenVINO框架的实时人脸检测与情感识别系统。该系统利用OpenModelZoo中的预训练模型实现人脸检测、关键点定位和情感分类功能。项目完整展示了AI开发周期，包括需求界定、模型获取、数据处理、系统构建、效果评估和部署应用。通过OpenVINO的硬件加速优化，系统能够实现实时推理（>20FPS），支持摄像头和视频文件输入。关键技术包括OpenVINO模型优化、非极大值

本文介绍了一个基于K-Means聚类算法的健康行为监测系统。该系统通过分析智能手机传感器数据，将用户行为自动分类为静止和运动两种状态，准确率达99.78%。研究使用标准化处理后的数据集（3609条记录，563个特征），采用肘部法则确定最佳聚类数k=2。系统能识别连续静止时间（最长51分钟），并生成个性化健康建议。项目完整展示了AI开发周期，包括数据预处理、模型构建、效果评估和交互式仪表板开发。该系

本文系统介绍了基于Python的数据可视化实践方法。项目以员工离职数据集为例，完整展示了AI项目周期的6个阶段：从需求界定、数据获取与预处理，到数据分析与10+种图表创建（包括柱状图、折线图、热力图等基础与高级图表），再到效果评估与部署应用。关键技术点包括：1）掌握Matplotlib和Seaborn工具库；2）根据数据类型选择合适图表；3）通过配色、标签等优化图表效果。项目成果涵盖数据探索、分析

本文系统介绍了基于Python的数据可视化实践方法。项目以员工离职数据集为例，完整展示了AI项目周期的6个阶段：从需求界定、数据获取与预处理，到数据分析与10+种图表创建（包括柱状图、折线图、热力图等基础与高级图表），再到效果评估与部署应用。关键技术点包括：1）掌握Matplotlib和Seaborn工具库；2）根据数据类型选择合适图表；3）通过配色、标签等优化图表效果。项目成果涵盖数据探索、分析

本文构建了一个社交媒体传播力预测系统，通过机器学习技术分析文章特征并预测其传播潜力。项目采用K-Means聚类和有监督学习算法（逻辑回归、SVM、KNN），其中逻辑回归表现最佳。研究发现标题词数和内容词数是关键特征，使用平均值而非中位数作为传播力阈值可显著提升准确率。系统实现了从数据预处理到模型部署的全流程，为内容创作者提供数据驱动的决策支持。未来可通过特征工程、模型优化和处理数据不平衡进一步提升

本文介绍了一个AI实践项目系列，旨在为初学者提供完整的小项目示例。作者强调这些案例不追求高大上，而是注重实用性。文章特别指出该系列解决了"教程零散"、"项目复杂度两极分化"等痛点，采用工程师视角而非教科书视角，真实记录项目中的取舍和踩坑经历。作者邀请读者参与共建，共同打磨这套注重实战的AI学习路径。

本文介绍了一个工厂设备预测性维护系统的AI项目实践。通过分析温度、振动等传感器数据，采用随机森林、ARIMA和IsolationForest三种方法预测设备故障。项目完整展示了时间序列分析的六个阶段：需求界定、数据获取、数据分析、模型构建、效果评估和部署应用。结果显示随机森林模型准确率达95.37%，ARIMA模型能有效预测温度趋势，IsolationForest可用于异常检测。系统实现了故障预警

本文介绍了一个基于机器学习的保险欺诈检测系统项目。项目使用Kaggle公开数据集，通过随机森林、决策树和逻辑回归三种算法构建分类模型，对比结果显示逻辑回归准确率达84%。文章详细展示了AI项目全流程，包括需求界定、数据获取、分析、模型构建、评估和部署。针对保险欺诈检测这一典型二分类问题，重点探讨了数据不平衡处理、特征相关性分析和模型性能评估等关键技术点。项目可作为机器学习分类算法学习案例，也为实际

本文介绍了一个基于机器学习的保险欺诈检测系统项目。项目使用Kaggle公开数据集，通过随机森林、决策树和逻辑回归三种算法构建分类模型，对比结果显示逻辑回归准确率达84%。文章详细展示了AI项目全流程，包括需求界定、数据获取、分析、模型构建、评估和部署。针对保险欺诈检测这一典型二分类问题，重点探讨了数据不平衡处理、特征相关性分析和模型性能评估等关键技术点。项目可作为机器学习分类算法学习案例，也为实际