简介：摘要：本管理系统主要实现了游客对景区相关信息的了解以及景区管理者对景区的管理功能，具体功能包括游客的注册登录、查询景区相关信息、浏览景区公告、选择游玩路线、订购门票、对景区服务提出建议以及景区管理员对景区相关信息的管理等。

简介：摘要：随着经济的逐步发展和生活水平的不断提高，健身房也逐渐在城市中出现，以满足市场需求。为了提高健身房的运营效率，为会员提供更好的管理和服务，简化管理流程和其他设施等各种便利，需要一个系统来帮助健身房更好地满足会员的需求，改善业务，增加市场竞争力。

简介：摘要：随着新能源行业的迅猛发展，对锂电池的需求大幅度增加。锂电池电极片作为锂电池的核心部件，表面若存在缺陷，会引发如火灾、爆炸等安全事故，故在锂电池实际工业生产过程中对电极片表面进行缺陷检测是十分重要的。本文采用图像预处理首先对采集的电极片表面原始图像进行特征区域提取，进行预处理，提出了一种背景标准化算法来抑制提取出的特征区域图像中背景区域像素点灰度值的波动，消除图像中垂直方向上的明暗条纹。

简介：摘要：宫颈癌也称子宫颈癌，指发生在子宫阴道部及宫颈管的恶性肿瘤，是女性常见恶性肿瘤之一，发病率位于女性肿瘤的第二位。全世界每年大约有20万妇女死于这种疾病。 发病原因目前尚不清楚，早婚、早育、多产及性生活紊乱的妇女有较高的患病率。初期没有任何症状，后期可出现异常阴道流血。目前治疗方案以手术和放射治疗为主，亦可采用中西医综合治疗，但中晚期患者治愈率很低。

简介：摘要：宫颈癌也称子宫颈癌，指发生在子宫阴道部及宫颈管的恶性肿瘤，是女性常见恶性肿瘤之一，发病率位于女性肿瘤的第二位。全世界每年大约有20万妇女死于这种疾病。 发病原因目前尚不清楚，早婚、早育、多产及性生活紊乱的妇女有较高的患病率。初期没有任何症状，后期可出现异常阴道流血。目前治疗方案以手术和放射治疗为主，亦可采用中西医综合治疗，但中晚期患者治愈率很低。

简介：摘要：宫颈癌也称子宫颈癌，指发生在子宫阴道部及宫颈管的恶性肿瘤，是女性常见恶性肿瘤之一，发病率位于女性肿瘤的第二位。全世界每年大约有20万妇女死于这种疾病。 发病原因目前尚不清楚，早婚、早育、多产及性生活紊乱的妇女有较高的患病率。初期没有任何症状，后期可出现异常阴道流血。目前治疗方案以手术和放射治疗为主，亦可采用中西医综合治疗，但中晚期患者治愈率很低。

简介：摘要：宫颈癌是威胁女性健康的最大杀手之一，每年全世界大约会新增的病例数多达数十万。其中我国的宫颈癌发病率常年居于世界第一，严重危害着我国女性的生命安全，遏制宫颈癌在我国的蔓延刻不容缓。在宫颈癌的检测方法中宫颈细胞的显微图像检查是公认的最简单、最经济和最直接的方法。这种方法是通过观察宫颈细胞的显微图像，根据医生的专业知识去判断出宫颈细胞是否病变。但是，观察过程中，显微图像所显现在医生面前的细胞，大多都是以重叠，不清晰的细胞块出现，不利于医生的准确观察。

简介：摘要：随着互联网的迅速发展和5G网络的普及，人们对手机的需求越来越大，智能手机也成为了人们日常生活中的重要组成部分。在信息社会的的不断发展下，越来越多的人已经通过手机端来进行信息的采集与数据的管理。因此越来越多的微信小程序被用户使用，为方便用户可以随时进行小程序的相应信息内容的管理，为此开发了此款小程序－－学生公寓电费信息管理系统。

简介：摘要：针对传统三帧差分法中目标检测不完整、自适应性差的问题，本文对此进行了改进。通过将三帧差分法与边缘检测算子相结合解决了目标边缘不连续性的问题。采用自适应阈值法对边缘检测算子的高、低阈值进行自动选取，从而提高了算法的自适应能力。采用数学形态学算法处理，填充了运动目标的部分空洞。实验结果表明改进算法能更清晰完整地检测出运动的目标。

简介：摘要：创新型人才培养是国家战略实施和取得未来竞争优势的关键。在“大众创业、万众创新”的时代，全国各类高校注重并开始探索创新创业人才的培养模式，通过几年的实践，取得了一定的成果，但是在如何引导学生处理好学业、创新创业和就业关系方面，仍有较大的探索空间。

简介：摘要：从“物联网”提出以来，其概念像滚雪球一样越滚越大，发展飞速。如今，物联网的时代已经来临，它已经融入我们各个行业。其中得到物联网技术加持的智能安防，正在向着功能多元化、操作简单化、处理智能化发展。

简介：摘 要 : 针对于当今监控系统大多只起拍摄作用而无智能监控手段的问题，提出了基于目标检测算法的智能监控系统。在运用目标检测算法与人脸检测算法的基础之上，利用这些算法实现了能够检测移动目标并进行图像之中人脸的检测与提取，从而当陌生人进入时系统能够精确识别。实现了智能化监控，极大提升了监控的准确性与安全性。 关键词：目标检测、人脸检测、 智能监控 引言 智能视频监控系统无需监控人员持续地盯着屏幕，减轻了工作人员的负担，并具有主动性和实时性的优势。智能视频监控系统的主要职责是利用计算机视觉技术从视频图像中检测、跟踪、识别人脸，并对该主体的行为进行理解。 一、系统设计原理 该系统在原视频系统的监控功能基础上，还增加了以下功能： 包括固定传感器布控预警、华为云平台 Atlas200DK智能摄像头、数据处理系统、可视化一体平台。其中可视化一体平台包括人员属性检测采集系统和视频结构化回溯系统实现人脸信息采集的智能化分析及预警。 （ 1）视频监控系统具有人脸识别能力。要求系统能够自动捕捉出入监控范围的人员脸部图像与数据库信息进行比对 , 并自动识别判断是否为可疑人员上传至数据库处理系统。数据处理系统通过算法模型进行人脸识别并与云数据库中的信息比对，若信息不匹配，则智能启动无人机，无人机将进行目标追踪。 （ 2）系统会将收集到的信息上传至可视化一体平台。固定摄像头拍摄图像信息上传到数据处理系统，数据处理系统通过数据处理算法和可视化数据分析上传至可视化一体平台。无人机拍摄可疑人员后自行处理并上传至可视化一体平台呈现给用户。 二、算法分析 2.1目标检测算法（ YOLO v3） YOLO v3采用帧间差分法进行图像提取，且采用多个 scale融合的方式做预测。原来的 YOLO v2有一个层叫： passthrough layer，假设最后提取的 feature map的 size是 13*13，那么这个层的作用就是将前面一层的 26*26的 feature map和本层的 13*13的 feature map进行连接，有点像 ResNet。当时这么操作也是为了加强 YOLO算法对小目标检测的精确度。这个思想在 YOLO v3中得到了进一步加强，在 YOLO v3中采用类似 FPN的 upsample和融合做法（最后融合了 3个 scale，其他两个 scale的大小分别是 26*26和 52*52），在多个 scale的 feature map上做检测，对于小目标的检测效果提升还是比较明显的。 YOLO v3中对前面两层得到的 feature map进行上采样 2倍，将更之前得到的 feature map与经过上采样得到的 feature map进行连接，这种方法可以让我们获得上采样层的语义信息以及更之前层的细粒度信息，将合并得到的 feature map经过几个卷积层处理最终得到一个之前层两倍大小的张量。 图 1 帧间差分法算法流程图