基于深度学习的花卉检测与识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 植物分类是植物科学研究领域和农林业生产经营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。因此，花卉分类是植物分类学的重要部分，利用计算机进行花卉自动种类识别具有重要意义。本文从常见的观赏花卉入手，探索了基于花朵数字图像对花卉进行种类识别的方法。 ...
基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 对于饮料、医药、食品等生产厂家而言，瓶盖外观缺陷是产品生产制造环节常见的问题，由于对产品包装精细化、品质和连续批量生产的要求越来越高，传统人工检测容易造成漏检、误检，导致不良品流出且效率低，市场对瓶盖原厂质量检测提出了新的挑战。基于AI的全自动瓶盖视觉检测系统的出现，很好地解决了这一难点，成为越来越生产业企业新的选择。瓶盖检测系统既能确....
基于深度学习的海洋动物检测系统（Python+YOLOv5+清新界面）
前言 海洋牧场人工鱼礁区域建设是通过人工投放鱼礁的方式为鱼类等海洋生物构建良好的生态系统、营造赖以生存的自然环境，促进海洋生物的健康生长，其建设是海洋环境生态修复、生态环境保护的重要手段，可促进海洋生态环境的良性健康发展；如何对投放的人工鱼礁集鱼效果进行检测、评估，是人工鱼礁建设情况评价的重要手段。我省海洋牧场海底观测网实现了局部覆盖，可实现....
基于深度学习的火焰检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 火灾是最常见的严重灾害之一，容易给灾害处造成重大经济财产损失。火灾的发生具有频率高、时空跨度大的特点，是一种在时空上失去控制的燃烧所引起的灾害。大家都清楚火灾的危害及防火救火的重要性，火焰检测识别预警系统、智能识别烟火检测系统等系统可以全天候、不间断实现火灾监控分析并实时报警，然而目前多数场景的传统安防监控，却没有达到及时主动报警的目的....
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