EasyPR是一个中文的开源车牌识别系统，其目标是成为一个简单、高效、准确的车牌识别引擎。相比于其他的车牌识别系统，EasyPR有如下特点：* 它基于openCV这个开源库。这意味着你可以获取全部源代码，并且移植到java等平台。* 它能够识别中文。例如车牌为苏EUK722的图片，它可以准确地输出std:string类型的"苏EUK722"的结果。* 它的识别率较高。图片清晰情况下，车牌检测与字符识别可以达到80%以上的精度。

MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

这是一个人工生命试验项目，最终目标是创建“有自我意识表现”的模拟生命体。

基于spring boot + maven + opencv 实现的图像深度学习Demo项目，包含车牌识别、人脸识别等功能，贯穿样本处理、模型训练、图像处理、对象检测、对象识别等技术点

基于FPGA的CNN自适应映射技术——inna1.0

基于深度学习的人脸检测与识别系统，Pytorch实现。

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是百度研发的深度学习平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持

HyperLRP是一个开源的、基于深度学习高性能中文车牌识别库，由北京智云视图科技有限公司开发，支持PHP、C/C++、Python语言，Windows/Mac/Linux/Android/IOS 平台。

java傻瓜ai框架，无需任何算法知识，通过简单的api调用就可以实现 常用的图像内物体的识别，定位等图像ai服务，及自然语言分类处理服务。面向java开发程序员，不依赖任何第三方库，第三方接口，独立包。视频教程地址如下

基于中科院seetaface2进行封装的JAVA人脸识别库，支持人脸识别、1:1比对、1:N比对。

Apollo (阿波罗)是一个开放的、完整的、安全的平台，将帮助汽车行业及自动驾驶领域的合作伙伴结合车辆和硬件系统，快速搭建一套属于自己的自动驾驶系统

使用TensorFlow，CNN识别4位字符验证码，60万次训练，90.02%正确率

智能家居的概念(smart home , home auto)很早以前就有了，现在随着硬件成本的下降，及google收购nest等，智能家居热度升高。 本智能家居的架构，包括服务器端，web网页，android 手机客户端，各种测试脚本，基本上基础架构都已经实现，并可实际调试。由于精力有限智能控制部分还在合作开发中。

wukong-robot 是一个简单、灵活、优雅的中文语音对话机器人/智能音箱项目，还可能是首个支持脑机交互的开源智能音箱项目。

基于飞桨的OCR工具库，包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR，单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别。同时支持多种文本检测、文本识别的训练算法。