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采用python语言，使用OpenCV和Tensorflow框架达到多线程监控实现动态检测一个封密环境内的人流密度，能动态分析与之相连的监考系统的监控画面并分析得出各个区域的人数，然后将数据发送给服务端存入数据库，客户端可以访问服务器获取统计结果。

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论文复现：《通过深度学习识别建筑年代和风格》

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视频转文本：专注于将视频内容转化为文字的开源项目，适用于会议记录、字幕制作等多种场景，提升信息处理效率。

项目设计集成Vissim-Python和Qt的交叉口DRL配时仿真系统，该系统同时考虑检测器数据和倒计时的因素，并将Vissim仿封装为Gym环境，深度学习框架为PyTorch，使用PyQt5设计界面

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多模式目标检测系统以下简称为 Multi-MODS，这是一个在 Pyqt 编写的检测平台，运行在 Windows 10和 Windows 11系统上。这是一个多功能的目标检测软件。多 MODS 实现了视觉模型训练、检测、视频检测、简单规则物体尺寸测量等功能的集成。此外，该软件还提供电子邮件通知、 TCP 连接警报等功能。