基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 西红柿成熟度检测系统具有重要的农业应用价值。利用YOLOv8等深度学习模型，该系统能够准确地识别并评估西红柿的成熟度，对于农民和果蔬产业具有关键的意义。 首先，西红柿成熟度检测对于果农来说是非常重要的。通过该系统，农民可以及时了解西红柿的成熟程度，有助于确定采摘的最佳时间，避免采摘过早或过晚造成的产量和质量损失，从而提高生产效益。 其次，这一技术也有助...
基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 舰船分类检测 在航运和海洋监测领域有着重要的应用价值。通过使用YOLOv8等先进的深度学习模型，该系统可以准确地识别和分类不同类型的舰船，具有良好的实用性和广泛的应用前景。 首先，舰船分类检测系统在海上交通管理和安全监控中具有重要意义。通过对海上船只进行分类与识别，可以实现对航行中的不同类型舰船的监控和管控，提高海上交通管理的效率和安全性。同时，系统还能及时发现...
基于YOLOv8深度学习的人脸面部口罩检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测
前言 人脸口罩面部检测在疫情背景下具有重要的实用价值。该系统通过使用YOLOv8深度学习模型，能够准确地检测人脸是否佩戴口罩，对于控制疫情传播、保障公共卫生安全起到关键作用。 首先，人脸面部口罩检测系统可以应用于公共场所的安全监控。例如，可以在机场、车站、商场、学校等人员密集场所的入口处设置相应的监测设施，在人员进入时进行自动识别和检测，及时发现未佩戴口罩的人员，并进...
基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战、狗类检测、犬种识别
前言 狗的检测与种类识别技术对于多个领域具有重要意义。 首先，此技术可以用于公共安全和执法。例如，警方和安保人员可以利用它快速识别搜救犬、警犬以及潜在的威胁性狗类，提高工作效率和响应速度。其次，宠物行业也可受益匪浅，此技术有助于宠物店、兽医诊所和动物收容所更准确地记录和管理犬只信息，提供更个性化的服务。 在城市管理方面，犬类检测与识别技术能够辅助城市管理者监控流浪狗的数量...
基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 钢材表面缺陷检测对于保障产品质量、延长使用寿命以及防止潜在的安全风险至关重要。在金属加工和制造业中，及时且准确地检测出表面缺陷，可以避免不合格产品流入市场，从而确保结构的完整性和可靠性，以及产品的美观性和性能标准。此外，缺陷检测能够帮助制造厂商降低废品率，提高材料的利用率，减少经济损失。 钢材表面缺陷检测应用场景广泛，例如在汽车制造、航空航天、船舶制造、建筑、管...
基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 路面坑洞检测在道路维护、交通安全以及自动驾驶等领域具有重要的意义。首先，及时准确的识别和评估路面损坏（如裂缝、变形和松散等），不仅可以提前预警潜在的危险，避免由于道路状况不佳导致的交通事故，还能为道路维修保养提供依据，提高道路使用寿命和驾驶舒适度。其次，随着自动驾驶技术的发展，路面坑洞检测已经成为了L3/L4级别自动驾驶汽车的先进驾驶辅助系统(ADAS)的必备功能。例如，一些汽车公...
基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
前言 火焰烟雾检测在日常生活和工作中具有重要的意义。火灾是一种常见的灾害，对人们的生命财产安全造成极大的威胁。及时发现火源并采取措施扑灭火源是预防火灾的关键。火焰烟雾检测技术可以帮助我们快速、准确地发现火源，为火灾的及时扑救提供有力支持。 火焰烟雾检测的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面： 家庭场景：在家庭生活中，通过使用火焰烟雾检测系统，可以实时监控家...
【从零开始学习深度学习】21. 卷积神经网络（CNN）之二维卷积层原理介绍、如何用卷积层检测物体边缘
卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。最常见的卷积神经网络均使用二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本文将介绍简单形式的二维卷积层工作原理。 1. 二维互相关运算 虽然卷积层得名于卷积（convolution）运算，但我们通常在卷积层中使用更加直观的互相关（cr...
基于yolov2深度学习网络的昆虫检测算法matlab仿真,并输出昆虫数量和大小判决
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022A 3.部分核心程序```for i = 1:12 % 遍历结构体就可以一一处理图片了 i figure img = imread([imgPath [num2str(i),'.jpeg']]); %读取每张图片 I = imresize(img,img_size(1:2)); [bboxes,...
基于深度学习的对象检测
对象检测是指检测出图像中的所有对象，并识别对象的类型。使用OpenCV中的深度学习预训练模型进行对象检测的基本步骤如下。（1）从配置文件和预训练模型文件中加载模型。（2）创建图像文件的块数据。（3）将图像文件的块数据设置为模型的输入。（4）执行预测。（5&#...
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