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YOLOv5的舰船检测与识别系统（Python+清新界面+数据集）
前言 准确有效的海上船舶识别技术对于提高船舶航行安全是非常重要的，同时也是船舶智能化发展的关键技术。传统的船舶识别主要依靠船舶自动识别系统(Automatic identification system,AIS)和雷达等通信导航设备完成。船舶雷达主要用于航行避让、船舶定位和狭水道引航等，是船舶航行必要的导航设备，但其也存在目标误识别、目标丢失....
二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 二维码是移动互联网与物联网时代的重要入口之一，其广泛应用于物流快递、电子商务、智慧工业等场景。传统二维码识别系统往往采用非智能化图像处理技术实现单个二维码的识别，对批量二维码图像则无法处理。本文利用最新人工智能技术，通过构建适用于批量二维码识别的数据集，基于深度学习中的目标检测定位框架YOLOv5，实现了批量二维码的检测与定位，设计了一....
血细胞智能检测与计数软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版）
前言 目标检测主要通过人工智能技术识别并定位图像中的物体，在实际生活中应用领域广泛：数字摄像机智能火灾监控、医学影像肿瘤检测、数码相机人脸自动定位等等多个领域。传统目标检测算法因无法利用图像的深层特征而易受到物体遮挡、光照变化等因素的干扰，导致漏检与误检。深度学习的出现可以很好地解决这一问题。深度学习算法可以从样本中学习，通过对特征的加工组合....
基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统（Python+清新界面+数据集）
前言 随着社会的发展和工业产业的快速发展，工业电子产业随之快速发展。其中PCB板是我们经常用到，但是PCB电路板经常会有一定的缺陷率。PCB电路板常见的缺陷检测技术有自动光学检测技术、计算机视觉检测技术等。工厂车间操作人员需借助电子显微镜或放大镜，根据现场作业操作人员主观经验及视觉测量来确定PCB的合格率，这种传统的检测方式准确率低，缺陷检测....
行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 行人车辆检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人和车辆检测统计人流量、车流量数据，优化人力物力等资源....
基于深度学习的口罩检测系统（Python+清新界面+数据集）
前言 在公众场合需要佩戴口罩已经成为常识，新型冠状病毒的主要传播途径就是飞沫传播，戴上口罩就可以有效的阻隔病毒的传播。口罩是预防呼吸道传染病的重要防线，可以降低新型冠状病毒感染风险。口罩不仅可以防止病人喷射飞沫，降低飞沫量和喷射速度，还可以阻挡含病毒的飞沫核，防止佩戴者吸入。有研究显示，只要双方都佩戴口罩且间隔1.8米以上，造成感染的几率几乎....
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