简介:摘要:口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩,利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测,另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩,佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预测置信度等;连接摄像头设备可开启实时检测功能,另外对图片、视频等文件也可进行测试和检测;登录系统提供用户注册、登录、管理功能;训练和调优的模型可有效检测口罩佩戴情况,模型可选择切换;可选择单个目标进行单独显示和标注,结果一键保存。
简介:摘要:电动汽车(EV)凭借其低碳环保、灵活可控的特点被普遍认为是提高汽车产业竞争力、转型低碳经济、保障能源安全的重要途。随着EV规模化应用,大量EV集中在电网负荷高峰时段接入电网充电,将进一步增大负荷峰值,带来系统容量不足、影响电能质量等一系列问题。目前,EV的电能补充模式主要包括整车慢充、整车快充、电池更换3种。其中,电池更换模式下EV与电池的可分离特性能使电池充电脱离EV的停驶时间限制,更有利于集中管理电池充放电以避免大规模EV随机充电对电网运行造成的不利影响。将电池视为电网的分布式微储能单元对其充放电进行有序调控,可以实现削峰填谷、促进新能源消纳、进行电压和频率调节等功能,实现EV与电网的双向友好互动。同时,相比于电池充电站,在相同的服务容量下电池换电站能为EV运营商提供更多的经济收益。故研究在换电站并入电网的情况下站内电池的充放电优化调度已成为智能电网发展的必然趋势。
简介:摘要 随着人工智能技术的不断发展,深度学习正在迅速崛起.它可以把复杂的信息结构转换成更加简单易懂的模型,并且可以根据不同的模型结构,快速地提取出更多的信息,这使得它可以更好地帮助人类理解和预测未来的行业,比如图像处理、语音处理和自动驾驶。因此,将深度学习算法应用于推荐系统具有十分重要的意义。
简介:摘要:随着技术的进步,机器学习已成为广播传输发射技术的关键增强工具,为这一领域带来了创新的突破和效率的显著提升。本文深入探讨了机器学习在广播传输发射领域的四大具体应用:智能监控系统、自适应信号处理、频谱分配优化,以及信号干扰识别与消除。这些应用展示了机器学习如何在确保广播信号质量和稳定性、提高频谱利用率及减少信号干扰方面发挥重要作用。同时,也指出了在这些应用中遇到的问题,如数据处理延迟和模型过拟合风险,以及广播信号干扰检测的准确性。针对这些问题,提出了相应的应用策略,包括实时数据流处理技术、正则化和交叉验证方法,以及增强学习和深度学习模型,旨在进一步提高机器学习在广播技术中的应用效果和可靠性。