• 2025-01-23ASP.NET Core 快速轻量级的浏览器检测和设备检测库
    在.NETFramework4.7中那样,通过HttpContext.Request的Browser属性轻松获取发起HTTP请求的浏览器信息,ASP.NETCore并未直接提供这一功能,现在有了BrowserDetector这个强大的NuGet包,你可以在ASP.NETCore应用中轻松实现浏览器、设备类型以及操作系统的检测。Browser
  • 2025-01-23基于深度学习的高效非极大值抑制算法改进:从理论到实践
    非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)是目标检测算法中的关键步骤,用于从多个重叠的候选框中筛选出最佳框。然而,传统的NMS算法在处理高密度目标场景或复杂背景时,可能会导致部分目标漏检或误检。本文探讨了基于深度学习的高效NMS算法改进,从理论分析到实际实现,为进一步优化目标
  • 2025-01-22基于卷积特征提取的自适应锚框优化:在RoBERTa与生成对抗网络的跨领域应用
    深度学习技术在图像处理和自然语言处理(NLP)领域展现了强大的能力。本文探讨了如何结合卷积神经网络(CNN)的特征提取能力、自适应锚框优化方法,以及RoBERTa和生成对抗网络(GAN)的跨领域应用,提供一种统一的优化策略,解决图像和文本相关的复杂问题。一、卷积特征提取的核心作用卷积神经
  • 2025-01-22DL00461-深度学习算法变压器红外测温过热缺陷检测
    完整gou买链接:https://item.taobao.com/item.htm?ft=t&id=881079880820本系统以Dji指定型号无人机拍摄的红外图像作为原始输入,基于YOLOv9算法训练红外套管目标检测与分割模型。结合Dji测温SDK,系统实时获取目标区域的最大温度值,从而实现红外套管与接线端区域的最大温度测定。该
  • 2025-01-22目标检测高频评价指标的计算过程
    在yolo目标检测的评价指标中有如下字段:指标的计算过程如图:计算过程从前到后,涉及到多个指标的计算,分别是:模型输出值IOU计算预测结果判断混淆矩阵计算PR以及PR曲线计算AP计算mAP计算ROC计算下面详细介绍各个步骤的涉及的概念,计算方法。模型输出在目标检测中,一张图
  • 2025-01-22目标检测
    在yolo目标检测的评价指标中有如下字段:指标的计算过程如图:计算过程从前到后,涉及到多个指标的计算,分别是:模型输出值IOU计算预测结果判断混淆矩阵计算PR以及PR曲线计算AP计算mAP计算ROC计算下面详细介绍各个步骤的涉及的概念,计算方法。模型输出在目标检测中,一张图
  • 2025-01-22【计算机视觉】人脸识别
    一、简介人脸识别是将图像或者视频帧中的人脸与数据库中的人脸进行对比,判断输入人脸是否与数据库中的某一张人脸匹配,即判断输入人脸是谁或者判断输入人脸是否是数据库中的某个人。人脸识别属于1:N的比对,输入人脸身份是1,数据库人脸身份数量为N,一般应用在办公室门禁,疑犯追踪;
  • 2025-01-22国产3D 霍尔传感器,低功耗、高精度,KTH5701
    KTH5701是一款数字输出的3D霍尔芯片,内部分别集成了X轴、Y轴和Z轴三个独立的霍尔传感器。信号链采用高精度运放通过16bitADC将模拟信号转换成数字输出。外部主机可以采用SPI或I2C两种模式读出测量数据。此外,在芯片内部集成了一个温度传感器用
  • 2025-01-22#攻防演练#应急响应#对于挖矿的检测以及防御方案
    免责声明本教程仅为合法的教学目的而准备,严禁用于任何形式的违法犯罪活动及其他商业行为,在使用本教程前,您应确保该行为符合当地的法律法规,继续阅读即表示您需自行承担所有操作的后果,如有异议,请立即停止本文章读。目录01前言02基于流量的检测03基于主机层的检测04排查清
  • 2025-01-21论文解读:YOLO-Pose(姿态估计)
    论文原文:https://arxiv.org/abs/2204.06806 1、摘要 这篇文章介绍了YoLoPose,基于流行的YOLO框架,实现了一种新颖的无热力图的关节检测与2D多人姿态估计。当前,基于热力图的方法是两个阶段,这个方法并不是最优的,因为他们不是端到端训练的,并且训练依赖于可替代的L1损失
  • 2025-01-21基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
    引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算
  • 2025-01-21深度学习目标检测使用yolov8训练使用路障类数据集之_道路积水检测数据集并构建一个基于YOLOv8的道路积水检测系统 来检测识别道路积水
    道路积水检测数据集,23097张,yolo和voc1类,标注数量:0道路积水:133261imagenum:23097积水啦,怎么办构建基于YOLOv8的道路积水检测系统。两种标注方式(YOLO和VOC)。以下是完整的代码实现,包括数据加载、模型训练、评估和推理。1.安装依赖首先,确保您已经安装了所需的库,特
  • 2025-01-21如何使用深度学习框架目标检测YOLOv8训练骨折检测模型涉及到准备数据集、设置环境、预处理数据、定义模型、训练模型、评估模型性能、分析结果和可视化,以及开发用户界面识别骨折X光检测数据集
    如何使用深度学习框架目标检测YOLOv8训练骨折检测模型涉及到准备数据集、设置环境、预处理数据、定义模型、训练模型、评估模型性能、分析结果和可视化,以及开发用户界面识别骨折X光检测数据集骨折X光检测数据集YOLO20000一套全面的X射线图像,旨在促进使用计算机视觉技
  • 2025-01-21深度学习目标检测框架训练使用YOLOv8训练钓鱼检测数据集 使用Flask或FastAPI等框架创建RESTful服务并构建一个基于YOLOv8的钓鱼检测系统
    深度学习目标检测框架训练使用YOLOv8训练钓鱼检测数据集并构建一个基于YOLOv8的钓鱼检测系统使用YOLOv8训练钓鱼检测数据集,如何针对钓鱼检测进行调整和实现的详细步骤。1.安装依赖确保安装了必要的库。对于钓鱼检测,所需的库应该与之前提供的相同,但请根据实际情况检查是
  • 2025-01-21深度学习实战花卉图像识别
      本文采用YOLOv11作为核心算法框架,结合PyQt5构建用户界面,使用Python3进行开发。YOLOv11以其高效的特征提取能力,在多个图像分类任务中展现出卓越性能。本研究针对5种花卉数据集进行训练和优化,该数据集包含丰富的花卉图像样本,为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通
  • 2025-01-207. 计算机视觉
    计算机视觉(ComputerVision,简称CV)是人工智能(AI)领域中的一个重要分支,旨在使计算机能够像人类一样“看”并理解数字图像或视频。它结合了计算机科学、数学、图像处理、模式识别、机器学习等多个学科,广泛应用于图像识别、目标检测、图像生成、视频分析等领域。计算机视觉的核心
  • 2025-01-20基于goland的WebShell检测设计于研究
    摘要随着互联网在我们生活中被广泛应用到社交、金融、行政以及办公等领域,网络安全的问题也越来越被重视。WebShell的本质是一种Web应用脚本程序,由于其可以通过HTTP协议的方式对服务器进行控制,故常被黑客用于植入到被入侵的系统中,严重威胁到主机的安全。本文针对现有的WebSh
  • 2025-01-20攀高行为检测识别摄像机
    攀高行为检测识别摄像机是一种结合了图像识别技术和智能算法的设备,旨在监测和识别人员在高空作业中的攀高行为,及时发现潜在的安全隐患并提供预警。这种摄像机可以有效提高工作场所的安全管理水平,减少高空作业事故的发生。攀高行为检测识别摄像机具有高清晰度和远程监控功能。通
  • 2025-01-20基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的电子产品零部件检测:深度学习应用与实现
    引言随着现代电子产品的普及和制造业的快速发展,产品质量控制变得尤为重要。传统的人工检测方法不仅效率低下,还容易受到人为因素的影响,导致检测结果不准确或不一致。深度学习技术,特别是目标检测技术的飞速发展,为电子产品零部件的自动化检测提供了新的解决方案。YOLO(YouOnly
  • 2025-01-20基于YOLOv5、YOLOv8与YOLOv10的家居安防摄像头异常活动监测:深度学习实现与应用
    引言随着智能家居的普及,安防监控已经成为家庭安全不可或缺的一部分。尤其是利用深度学习模型进行异常活动的监测,可以有效提高家居安防系统的智能化程度,提前识别潜在的危险活动,保护居住者的安全。传统的家居安防系统往往依赖于简单的动作检测或定时拍摄,无法做到实时、精准的
  • 2025-01-20基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
    引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类
  • 2025-01-19Oracle LogMiner SCN 跳跃检测分析
    OracleLogMinerSCN跳跃检测分析1.SCN跳跃的概念SCN跳跃是指在连续的日志记录中,发现两个相邻记录的SCN之间存在较大的间隙。这可能意味着:数据丢失归档日志缺失数据库重启系统时间调整2.检测机制2.1基本检测逻辑publicbooleanhasScnJump(ScncurrentSc
  • 2025-01-19协议通道版iMessage蓝号检测,iMessages数据筛选,无痕检测是否开启iMessage服务
    一、实现iMessage数据检测的两种方式:1.人工筛选,将要验证的号码输出到文件中,以逗号分隔。再将文件中的号码粘贴到iMessage客户端的地址栏,iMessage客户端会自动逐个检验该号码是否为iMessage账号,检验速度视网速而定。红色表示不是iMessage账号,蓝色表示iMessage账号。2.编写程序控制
  • 2025-01-18手把手教你完成YOLOv11 PySide6目标检测界面搭建,使用Qt6设计YOLOv11检测系统,实现图片检测、视频检测、摄像头检测,可用于大论文凑工作量或毕设必备,全网最详细教程
    摘要目标检测是计算机视觉中的重要任务,广泛应用于安防监控、自动驾驶、智能家居等领域。YOLO系列模型由于其高效的检测速度和较高的准确率,成为目标检测任务的首选算法之一。本项目结合YOLOv11与PySide6,构建了一个图形化界面,便于用户进行目标检测的操作和展示,实现对图片
  • 2025-01-18简单讲一下免杀的一个思想
    这几天一直在忙,没时间学新东西,也不知道写什么,正好今天有人跟我要免杀,cs二开的东西,这里就水一篇文章,带各位入门免杀,建立一个免杀思路。1、什么是免杀?首先各位需要了解一下,免杀的基本概念免杀,全称为反杀毒技术,用来使木马病毒程序逃过杀毒软件的检测免杀的学习成本是很高的,因