桌面程序-图像拖拽

本项目是基于深度学习的手语实时翻译系统，核心功能路径为： 摄像头捕捉手势 → 手部关键点检测 → 手势特征识别 → 实时翻译输出。 具体功能模块包括： 实时视频处理模块：通过OpenCV捕获视频流，MediaPipe实现21点手部骨点检测； 手势识别引擎：CNN模型解析骨点空间关系，识别50+基础手语词汇； 翻译输出模块：将识别结果转换为文字/语音反馈（如屏幕显示“谢谢”）； 用户交互界面：简洁可视化界面展示识别过程与翻译结果。 对使用者的核心价值： 无障碍沟通：为听障人士提供实时手语翻译，打破交流壁垒； 多场景适配：在教室、医院等场景实现即时翻译（准确率>85%）； 低延迟交互：150ms内完成从手势捕捉到结果输出。

本程序是基于YOLOv3目标检测模型的人群智能计数工具，主要功能路径为： 输入图像/视频流 → 人体目标检测 → 实时数量统计 → 结果可视化输出。 具体功能模块包括： 数据预处理模块：支持图像尺寸归一化、增强（翻转/裁剪）； YOLOv3检测核心：实时定位图像中所有人体边界框； 计数逻辑模块：通过置信度阈值过滤有效目标，实现精准累加计数； 结果输出模块：生成带检测框的可视化结果，并输出统计数字。 对使用者的核心价值： 自动化人流统计：替代人工计数，提升效率； 实时密度监测：适用于安防、零售等场景的拥挤预警； 高精度多尺度检测：解决远距离小目标与遮挡场景的漏检问题。

人工智能的思考问题,大数据分析,该有的人工智能能做出来的都有,比如当地天气,新闻,绘画功能和图片识别功能没让做,我们也就没做,数理分析能力强,回答问题较快,能及时刷新新闻,也可以编写前端代码,用户要求的可以做到

开发了一个高效、强大的目标检测模型。它使每个人都可以使用1080 Ti或2080 TiGPU来训练一个超级快速和准确的目标探测器。 验证了在检测器训练过程中，最先进的Bag-of-Freebies和Bag-of-Specials 的目标检测方法的影响。 修改了最先进的方法，使其更有效，更适合于单GPU训练，包括CBN、PAN、SAM等。

红区图 通过AI图像处理技术分离皮肤中到红色成分，运用图像增强技术突显相关症状。 通过红区图能过直观的观察到粉刺、寻常痤疮、酒糟鼻、血管阻导致的色素沉淀、色斑、红血丝等皮肤问题。 红区热力图 运用图像增强技术与症状影像映射分析，通过蓝色-绿色- 黄色-红色渐变映射， 更直观反应肌肤的严重程度。蓝色为健康皮肤，红色为严重程度皮肤。 可以直观的查看人脸痤疮、敏感度、红血丝等问题