S.K Generation的案例列表
机场旅客及行李流量预测项目
负责内容：使用Python与Qt开发1个软件（实现旅客行李到达分布、航班时刻表制定等功能），使用SKlearn与python编写基于SVM算法的行李流量预测模型。 成果：1、发表论文《基于支持向量机回归算法的机场值机行李流量预测》；2、开发了计算目标年旅客吞吐量算法；3、产出一个应用软件并申请软件著作权。
机场旅客及行李流量预测项目
负责内容：使用Python作为开发语言，以旅客行李图片作为数据集，利用pytorch框架搭建VGG、ResNet等网络训练后实现软包、硬包、箱型、材质的分类，并转换成ONNX模型部署至服务器。 成果：1、产出一项深度学习视觉模型，ResNet101；2、基于软硬包、箱型的图像分类与数据分析优化了行李系统设备的一些设计参数；3、识别率达到95%左右。
旅客安检置物框目标检测项目
负责内容：使用Python作为开发语言，以旅客安检置物框图片作为数据集进行数据标注，主要检测旅客遗漏的证件、登机牌、小物品等，利用pytorch框架从底层搭建YOLOV5模型训练后实现空框残留物品检测， 并转换成ONNX模型部署至服务器。 成果：1、产出一项深度学习视觉模型，YOLOV5；2、空框残留物检测mAP达到86%左右；3、基于该视觉方法在仿真中优化了安检人员人数配置。
案例判断参考
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机场旅客及行李流量预测项目
负责内容：使用Python与Qt开发1个软件（实现旅客行李到达分布、航班时刻表制定等功能），使用SKlearn与python编写基于SVM算法的行李流量预测模型。 成果：1、发表论文《基于支持向量机回归算法的机场值机行李流量预测》；2、开发了计算目标年旅客吞吐量算法；3、产出一个应用软件并申请软件著作权。...
机场旅客及行李流量预测项目
负责内容：使用Python作为开发语言，以旅客行李图片作为数据集，利用pytorch框架搭建VGG、ResNet等网络训练后实现软包、硬包、箱型、材质的分类，并转换成ONNX模型部署至服务器。 成果：1、产出一项深度学习视觉模型，ResNet101；2、基于软硬包、箱型的图像分类与数据分析优化了行李系统设备的一些设计参数；3、识别率达到95%左右。...
旅客安检置物框目标检测项目
负责内容：使用Python作为开发语言，以旅客安检置物框图片作为数据集进行数据标注，主要检测旅客遗漏的证件、登机牌、小物品等，利用pytorch框架从底层搭建YOLOV5模型训练后实现空框残留物品检测， 并转换成ONNX模型部署至服务器。 成果：1、产出一项深度学习视觉模型，YOLOV5；2、空框残留物检测mAP达到86%左右；3、基于该视觉方法在仿真中优化了安检人员人数配置。...
