本研究提出了一种基于VGG19模型的新型神经风格迁移系统，克服了现有技术在时间、样式选择和权重调整方面的局限，确保高质量的风格化处理。

本研究利用计算机视觉方法检测积雪，减少冬季跌倒伤害。通过VGG-19和ResNet50卷积神经网络识别积雪，从智能手机拍摄的图像中检测到积雪。结合迁移学习和模型集成技术，准确性和F1得分分别达到81.8%和81.7%。计算机视觉在应对冬季危害中对弱势群体有潜力。

本文使用深度卷积神经网络和迁移学习方法自动分类皮肤病变，提高病变检测的分类准确率。