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。 ...
基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 人工智能的出现引发了动物监测与识别的巨大变革，如何应用智能技术，来开展野生动物资源的观测与评估工作成为研究重点。如今CNN作为一种学习效率极高且易于训练的深度学习模型，在动物识别中最为常用。在CNN的基础上，人们通过对卷积层、池化层、全连接层等结构的交替与优化，加强对图像的特征提取并通过调整网络层数加强学习能力，进一步训练提高识别性能。....
基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 近年来，随着计算机视觉的飞速发展，越来越多的目标检测算法被应用到生活中，对人体安全的研究尤为有价值。建筑业是劳动密集型行业，工作环境复杂，安全事故频发。据《国家统计年鉴》统计，我国建筑业每年发生的事故数量高达600起，每年死亡人数超过700人。坠落的物体是最致命的，研究表明，所有建筑工人因脑外伤而死亡的人数中有24%是由高空物体坠落造成....
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....
基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面，Python代码）
前言 作为一个地区生物多样性与生态环境的重要指标，“鸟类数量及分布”越来越受到自然保护区、湿地公园、动物保护监管部门等机构的重视，实时监测鸟类品种、数量与分布，成为各地区的常态化工作。本文使用YOLOv5目标检测算法，可以为鸟类监测识别提供AI技术支持，提升监测识别效率，解决单纯人工监测造成的低效与误差，为鸟类保护养育提供更好的数据支撑。 &a...
基于深度学习的中文车牌识别与管理系统（含UI界面，Python代码）
前言 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像....
基于深度学习的人脸识别与管理系统（UI界面增强版，Python代码）
前言 近年来，人脸识别的技术愈发成熟，在大型数据集上的训练测试结果已超过人类，其应用也日益广泛，譬如刷脸支付、安防侦破、出入口控制、互联网服务等。人脸识别（Face Recognition）是一种通过获取人面部的特征信息进行身份确认的技术，类似已用于身份识别的人体的其他生物特征（如虹膜、指纹等），人脸具备唯一性、一致性和高度的不可复制性，为身....
基于深度学习的人脸性别识别系统（含UI界面，Python代码）
前言 随着科技的发展，人脸识别以及性别检测在日常生活中的应用越来越广泛，由于人脸图像的生物特征识别是非接触的，比较简单快速，还具有一定的娱乐性，在社交网络、视频监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。本文使用OpenCV算法，实现人脸检测以及性别识别，用户可以选择传入图片、视频、或者摄像头实时摄影作为检测的文件。 ....
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