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....
智能火焰与烟雾检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 火灾事故的产生始终是人们在日常生活中较难避免的灾情其中之一。人们一直以来尝试寻找正确的方式降低火灾事故所带来的经济财产损失。虽说完全杜绝火灾事故的产生不切实际，但是能够数据监测火灾事故的产生，根据声光报警，快速查找明火，用最快的时间灭掉它，以此降低火灾事故造成的损失，所以火焰和烟雾的识别始终是人们研究至关重要的方向。 &am...
机场航拍图像检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 机场航拍图像检测是指利用机载摄像机获取机场场区图像，并利用计算机视觉技术对图像进行分析和处理，以实现机场安全、运行和管理的目的。机场航拍图像检测涵盖了航道、跑道、停机坪、航站楼、机库等各个方面，包括飞机起降、滑行、停靠、维修、安检等过程。机场航拍图像检测的技术方法主要包括目标检测、图像分割、特征提取、分类识别等。其中，目标检测是机场航拍....
智能零售柜商品检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 智能零售柜商品检测系统是指利用计算机视觉技术和深度学习算法对零售柜中的商品进行实时检测和识别，以便为消费者提供更加智能和便捷的购物体验。该系统主要通过使用摄像头对零售柜内商品进行实时拍摄和录制，然后利用深度学习算法对商品的特征进行提取和分析，最终实现对商品的检测和识别。智能零售柜商品检测系统的主要功能包括实时监测零售柜中的商品，识别商品....
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....
基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）
前言 停车位检测系统是指利用计算机视觉技术对停车场内的停车位进行实时监测和识别，以便为车主提供及时准确的空余停车位信息。停车位检测系统主要包括两个主要组成部分：硬件和软件。硬件方面，停车位检测系统需要使用摄像头或传感器等设备对停车场进行实时监测，以获取停车位的状态信息。软件方面，停车位检测系统需要使用计算机视觉技术对摄像头或传感器拍摄的图像进....
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....
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....
基于深度学习的人群密度检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
前言 近年来，随着公共交通的不断发展，选择轨道交通等方式出行的人数亦随之增多，拥挤环境下容易发生踩踏事件。另外娱乐活动日渐丰富，大规模人群聚集的情况也越来越普遍，也会存在冲撞踩踏等事件发生；而疫情期间，需禁止人员聚集，防止疫情传播。对于公共活动中人群密集程度的监测，目前人工识别视频监控的方式难以全天候值守，因此利用智能图像识别系统检测人群密度....
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