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模糊图像检测项目背景与实现方案
本项目旨在解决前置摄像头采集的区域图像模糊问题。通过结合传统算法与现代深度学习技术，构建了一套完整的图像处理解决方案。
技术选型与工具配置
- 模型部署工具：采用fastdeploy框架，确保高效运行性能。
- 图像处理库：集成OpenCV库，提供丰富的图像处理功能。
- 模型训练框架：基于PyTorch框架开发，利用预训练模型进行迁移学习。
项目实现方案
检测模块 - 采用Picodet算法，对特定区域进行定位性裁剪。
- 利用经典图像质量评估算法（如拉普拉斯算法、Sobel算法、FFT、Haarwavelet算法等），初步筛选模糊图像。
- 建立级联分类网络，对模糊与非模糊图像进行精准分类。
- 模型训练与优化
- 通过数据增强和预训练模型迁移，提高模型鲁棒性。
- 优化网络架构，提升检测精度与速度。
部署与环境配置
- 将所有依赖文件（如fastdeploy相关DLL）预先放置在系统路径目录（C:\Windows\System32）中。
- 使用fastdeploy提供的fastdeploy_init.bat脚本进行依赖文件迁移，确保环境一致性。
项目优势
- 高效性：采用fastdeploy加速模型部署，实现高性能图像处理。
- 模型可靠性：结合经典算法与深度学习，提升图像质量评估准确率。
- 系统稳定性：通过脚本化部署流程，确保环境一致性和运行稳定性。
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