Empathy‑Avator 是一个离线运行的多模态情绪识别驱动虚拟陪伴系统。它通过摄像头和麦克风采集用户的表情、语音和输入文本，分别进行面部表情识别（FER）、流式语音情绪识别（SER）和文本情绪分析，并利用置信度门控的加权融合生成稳定的情绪标签。系统内置检索增强的对话引擎，根据情绪和关键词在轻量

该仓库实现了一个轻量级的虚拟试衣间原型，目标是在浏览器端通过几何建模和简单的物理模拟，将用户上传的全身照与指定衣物进行“试穿”，并输出可交互的 3D 模型和预览图。项目分为三个核心部分： 姿态估计（Pose） – 使用预定义的标准骨骼根据输入图像尺寸按比例缩放，得到用户的三维关键点和骨架边。 几何与

Road Vision System 是一个针对交通场景的轻量级道路视觉系统。该项目旨在利用单目摄像头实时采集视频流，经过图像预处理、目标检测、跟踪、几何投影和速度估计后，为道路监控和驾驶辅助提供结构化信息。整体系统采用模块化设计，既能在普通 PC 上运行，也支持在 Jetson Nano 等嵌入式

图像去雾在计算机视觉中不像目标检测和语义分割这样热门，但随着CNN模型流行的今天，图像去雾算法也经过了一轮非常大的进步。 整体来说，图像去雾算法可以分为这么几类 基于图像增强的去雾算法。基于图像增强的去雾算法出发点是尽量去除图像噪声，提高图像对比度，从而恢复出无雾清晰图像。代表性方法有：直方图均衡化

项目链接(Github): https://github.com/YJxyzxyz/Yolo_animal_detect 利用深度学习技术可以实现对特定动物的识别，具有重大意义 相关文献 Smith, J., & C