计算机视觉检测
案例介绍
项目概述: 使用旋转目标检测模型在面单中找到功能区域包括: 收件人, 寄件人, 三段码, 条形码,对收件人 寄件人 三段码的文字区域使用不同模型进行ocr识别和再排版,条形码使用像素分布进行解析,照片质量限制的文字使用超分算法和ocr大模型进行再识别.
红枣检测开发环境: Linux GPU Cudnn Opencv Yolo TensorRt Python
voc数据集: 使用工控机和白色频闪光源及130万像素海康威视工业相机连续抓拍图片,８万张自动保存图片２万张人工保存图片２万张不同光源焦距图片,共12万张图片10个类别(包括好枣微变形变形鸟啄红裂黑裂肉干瘦干黑斑黄皮),使用vott标注,后期使用训练得到的模型自动标注数据集节省大量时间．
人脸识别:静默人脸活体检测和人脸识别
环境: Python Android
项目概述: 储物柜通过人脸识别存取物品,为防止人为攻击加有活体检测
计算机视觉检测
案例介绍
开发环境: RotatedYolo Paddleocr GPU NPU Android RK3399 Python
项目概述: 使用旋转目标检测模型在面单中找到功能区域包括: 收件人, 寄件人, 三段码, 条形码,对收件人 寄件人 三段码的文字区域使用不同模型进行ocr识别和再排版,条形码使用像素分布进行解析,照片质量限制的文字使用超分算法和ocr大模型进行再识别.
红枣检测开发环境: Linux GPU Cudnn Opencv Yolo TensorRt Python
voc数据集: 使用工控机和白色频闪光源及130万像素海康威视工业相机连续抓拍图片,８万张自动保存图片２万张人工保存图片２万张不同光源焦距图片,共12万张图片10个类别(包括好枣微变形变形鸟啄红裂黑裂肉干瘦干黑斑黄皮),使用vott标注,后期使用训练得到的模型自动标注数据集节省大量时间．
人脸识别:静默人脸活体检测和人脸识别
环境: Python Android
项目概述: 储物柜通过人脸识别存取物品,为防止人为攻击加有活体检测
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