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文章 2024-11-23 来自：开发者社区

行人闯红灯检测：基于计算机视觉与深度学习的智能交通解决方案

随着智能城市和智能交通系统的发展，依靠人工判断交通违法行为已经逐渐无法满足快速增长的交通管理需求。特别是行人闯红灯这一交通违法行为，不仅影响了交通流畅度，还可能带来严重的安全隐患。为了提高交通管理的效率与准确性，行人闯红灯检测系统成为智能交通管理中的一个重要方向。本文将详细介绍如何利用计算机视觉与深度学习技术，设计并实现行人闯...

文章 2024-11-08 来自：开发者社区

使用Python实现智能食品质量检测的深度学习模型

在现代食品工业中，确保食品的质量和安全性是至关重要的。传统的食品质量检测方法往往需要大量的人力和时间。随着深度学习技术的发展，我们可以使用Python和深度学习模型来实现智能食品质量检测。本文将详细介绍如何使用Python构建一个智能食品质量检测模型，并通过代码示例说明项目的实现过程。什么是深度学习深度学习是一种机器学习方法，它使用多层...

文章 2024-09-13 来自：开发者社区

图像检测【YOLOv5】——深度学习

Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以用于在同一个电脑上安装不同版本的软件包，并且可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。）一.Anaconda安装配置. 1.首先进入官网：https://repo.a...

文章 2024-09-09 来自：开发者社区

红外小目标检测：基于深度学习

编辑目录编辑 1.红外成像技术的...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（3）

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（2）https://developer.aliyun.com/article/1536911 三、使用ByteTrack进行目标追踪 ByteTrack算法简介论文地址:https:/...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（2）

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（1）https://developer.aliyun.com/article/1536910 二、目标检测模型的训练、评估与推理 1.YOLOv8的基本原理 YOLOv8是一种前沿的深度学习技术，它...

文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（1）

前言车辆检测追踪与流量计数系统是智能交通系统的重要组成部分，对于交通规划、交通拥堵管理以及道路安全都有着至关重要的作用。该系统通过采用先进的YOLOv8图像识别和ByteTrack跟踪算法，能够在高流量和复杂交通场景中实现高精度的车辆检测与跟踪，准确完成自行绘制任意一条线段的过线计数。这有助于快速响应交通状况变化，为城市交通管理提供实时数据支持，增强道路使用效率，并可以减少交通拥堵和事...

文章 2023-12-04 来自：开发者社区

基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战应用---深度学习分割模型UNET的实践部署

# 工业视觉在生产和制造中扮演着关键角色，而缺陷检测则是确保产品质量和生产效率的重要环节。工业视觉的前景与发展在于其在生产制造领域的关键作用，尤其是在少样本缺陷检测方面，借助AidLux技术和深度学习分割模型UNET的实践应用，深度学习分割模型UNET的实践部署变得至关重要。 1.质量优化与成本降低：工业视觉技术的发展可助...

文章 2023-08-07 来自：开发者社区

【信号检测】基于长短期记忆（LSTM）在OFDM系统中基于深度学习的信号检测（Matlab代码实现）

1 概述正交频分复用 (OFDM) 是一种流行的调制方案，已在无线宽带系统中广泛采用，以对抗无线信道中的频率选择性衰落。信道状态信息 (CSI) 对于 OFDM 系统中的相干检测和解码至关重要。通常，在检测到传输数据之前，可以通过导频来估计 CSI。使用估计的 CSI，可以在接收器处恢复传输的符号。从历史上看，OFDM系统中的信道估计已经被彻底研究过。传统的估计方法，即最小二乘法 (LS) 和最....

文章 2023-05-24 来自：开发者社区

「物联网架构」MQTT 传感器数据流异常检测的深度学习KSQL UDF

用于传感器分析的KSQL UDF。利用KSQL的新的API特性，用Java轻松地构建UDF / UDAF函数，从而使用Apache Kafka进行连续流处理。用例:联网汽车——使用深度学习的实时流媒体分析。我为混合机器学习基础设施构建了一个场景，利用Apache Kafka作为可伸缩的中枢神经系统。使用公共云在极端尺度下训练分析模型(如通过谷歌ML引擎在谷歌云平台(GCP)上使用TensorFl....

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更新时间 2024-12-12 23:14:46

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