项目背景:开发一套基于深度学习的实时手势识别系统,通过摄像头捕捉手势动作,识别后映射为对应的控制指令,实现对设备或应用的非接触式操控。 技术方案:使用Python作为开发语言,基于YOLOv8目标检测框架进行手势识别模型的训练与部署。数据集方面,自行采集并标注了多类常用手势图片,使用Labelimg进行标注后导入YOLOv8进行训练。推理阶段通过OpenCV实时读取摄像头视频流,将每帧画面送入训练好的模型进行检测,识别出手势类别和置信度后,通过预设的映射规则触发对应的控制操作(如音量调节、翻页、播放/暂停等)。整个系统支持多种手势的同时识别,响应延迟控制在毫秒级别。 项目成果:系统...
项目背景:基于QQ平台开发一款多功能智能聊天机器人,实现群聊和私聊场景下的自动回复、信息查询、娱乐互动等功能,提升社群活跃度和管理效率。 技术方案:基于Python开发,使用go-cqhttp/NoneBot等QQ机器人框架搭建消息收发服务,通过WebSocket与QQ服务端保持长连接,实时监听和处理消息事件。功能模块包括:关键词自动回复、群管理(自动欢迎新成员、违规消息检测)、天气查询、每日新闻推送、AI智能对话等。后端使用SQLite数据库存储用户数据和配置信息,支持通过指令动态调整机器人行为。整体架构采用插件化设计,便于后续功能扩展和维护。 项目成果:机器人稳定运行于多个QQ...