• 2024-12-20渣土车车辆识别监控系统
    渣土车车辆识别监控系统基于YOLOv7+RNN深度学习算法对渣土车进行全实时检测,渣土车车辆识别监控系统通过部署在关键路段的高清摄像头,系统能够捕捉到每一辆经过的渣土车图像,一旦系统检测到渣土车或发现其未按规定盖篷布,系统会立即触发抓拍机制,记录下违规行为的证据,并生成预警信息。
  • 2024-12-14yolov7源码解读1-训练前准备
    一、怎么解决图片输入尺度不统一的问题YOLOv7的矩形训练是指在训练时对输入图片进行尺寸调整,以提高模型处理长宽比差异较大的图片时的性能,同时避免过多的图像变形。具体来说,以下是矩形训练的处理过程:1.矩形训练的核心目标目标:尽量保留图片的原始长宽比例,减少因为强制拉
  • 2024-12-06YOLOv7
    YOLOv7是YOLO系列的一个重要版本,由Chien-YaoWang和AlexeyBochkovskiy等研究人员和开发者提出,继续改进了YOLOv4和YOLOv5的设计,主要在模型性能、训练效率以及推理速度上进行优化。YOLOv7进一步优化了YOLO系列在速度和精度之间的平衡,特别是在目标检测和实时应
  • 2024-12-03垃圾分类AI视觉识别系统
    垃圾分类AI视觉识别系统通过高清摄像头实时捕捉垃圾投放点,垃圾分类AI视觉识别系统通过YOLOv7算法进行图像识别,识别出垃圾乱投、垃圾箱满溢、厨余垃圾误时投放等违规行为。这种智能分析算法不仅提高了识别的准确性,还能够实时监控垃圾投放点的状态,确保垃圾分类的规范性。一旦系统检
  • 2024-11-27YOLOv8姿态估计(跟踪+检测+姿态估计+代码)
    概述YOLOv7姿态估计:一种快速准确的人体姿态估计模型添加图片注释,不超过140字(可选)人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务,具有各种应用,例如动作识别、人机交互和监控。近年来,基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。其中最流行的深度学习方法之一是
  • 2024-12-10第 135 期 零基础 Shopify 前端教程 常用方法演示 修改店铺必看
    通过YouTube观看本期Shopify教程面向Shopify个人卖家和运营人员的零基础前端教程,看懂这一期视频教程,你就能修改常用的Shopify主题代码了。如果你没有前端基础,掌握这一期视频里的内容,比你去网上搜索和浏览n篇帖子都更直接有效。看一篇教程只是了解一种方法,而学会这期
  • 2024-12-10VUE 使用 amfe-flexible + postcss-pxtorem 自适配不同不分辨率
    1、安装npminstallamfe-flexible--savenpminstallpostcss-pxtorem@5.0--save我的环境是vue2.0postcss-pxtorem要指定5.0版本要不然会报错!!!2、配置postcss-pxtorem配置postcss-pxtorem,可在vue.config.js、.postcssrc.js、postcss.config.js其中之一配置,权重从左到右
  • 2024-12-089.4 为分析4种化肥和3个小麦品种对小麦产量的影响,把一块试验田等分成36小块,对种子和化肥的每一种组合种植3小块田,产量如表所示,(表格为同一文件夹中的excel文件,列为品种A1,A2,A3,共
    importpandasaspdimportstatsmodels.apiassmfromstatsmodels.formula.apiimportolsfromstatsmodels.stats.anovaimportanova_lmfile_path='9.4.xlsx'df=pd.read_excel(file_path,header=0,index_col=0)defsplit_to_float_list(s):try:re
  • 2024-09-26禁止吸烟监测系统 基于图像处理的吸烟检测系统YOLOv7
    吸烟是引发火灾的重要原因之一。烟头在未熄灭的情况下,其表面温度可达200℃-300℃,中心温度甚至能高达700℃-800℃。在易燃、易爆的生产环境中,如化工厂、加油站、仓库等,一个小小的烟头就可能引发灾难性的火灾,造成巨大的财产损失和人员伤亡。在一些特定的工业场所,存在着易燃易爆的气体
  • 2024-09-25人员闯入报警系统 YOLOv7
    人员闯入报警系统是一种应用于工厂危险作业区域、工地危险作业区域或者重要区域保护等场景的创新解决方案,人员闯入报警系统旨在通过实时监测和识别,对未经许可或非法进入的人员进行及时报警。人员闯入报警系统利用先进的感应与识别技术,确保对危险区域的安全管理和保护。YOLOv7的发
  • 2024-09-25城市内涝积水监测预警系统方案 YOLOv7
    城市内涝积水监测预警系统方案基于先进的人工智能视觉算法技术,城市内涝积水监测预警系统方案通过在城市道路街道上部署高清摄像设备,实时监测道路情况,并对图像进行深度学习和算法分析。城市内涝积水监测预警系统方案能够准确识别并分析道路上是否出现积水情况,并判断其程度和范围。城
  • 2024-09-25考生作弊行为分析系统 YOLOv7
    考生作弊行为分析系统的核心特点如下:考生作弊行为分析系统通过收集和汇总所有考场的录像视频,考生作弊行为分析系统利用图像处理和智能算法对考生的行为进行分析和识别。这有助于发现任何异常行为,包括传统的作弊手段以及新型的作弊技巧。考生作弊行为分析系统经过算法服务器的复杂计
  • 2024-09-25AI识别工人安全绳佩戴告警系统 YOLOv7
    AI识别工人安全绳佩戴告警系统是一种基于人工智能技术的创新解决方案。AI识别工人安全绳佩戴告警系统基于电力作业场景和工地及工厂高空人员作业是否穿戴安全绳进行识别预警,AI识别工人安全绳佩戴告警系统通过智能化图像识别和分析,实时监测工人的安全绳佩戴情况,并在发现异常时进行告
  • 2024-09-23AI工人操作行为流程规范识别方案 YOLOv7
    AI工人操作行为流程规范识别系统利用高清监控摄像头覆盖现场作业区域,AI工人操作行为流程规范识别系统通过图像识别和深度学习技术对作业人员的操作行为进行实时分析。AI工人操作行为流程规范识别系统能够准确识别工人的操作行为是否符合作业标准规定的流程和合规SOP,并根据设定
  • 2024-09-19老人摔倒智能检测报警系统 YOLOv7
    老人摔倒智能检测报警系统利用监控摄像头和智能算法,老人摔倒智能检测报警系统实时监测老人的活动状态,系统通过现场监控摄像头感知老人是否发生摔倒,并通过智能算法进行分析和判断,一旦发现摔倒事件,立即触发报警装置发送求助信号。系统能够实时监测老人的活动状态,及时发现摔倒事件,减少
  • 2024-09-11电力佩戴安全帽监测 安全带穿戴监测算法 YOLOv7
    电力佩戴安全帽监测和安全带穿戴监测系统通过在电力作业区域安装摄像头,电力佩戴安全帽监测安全带穿戴监测系统对工作人员的佩戴情况进行实时监测。电力佩戴安全帽监测安全带穿戴监测系统利用图像识别和深度学习技术,对工作人员的安全帽和安全带的佩戴情况进行识别和分析。当系统检
  • 2024-09-03河道水面垃圾识别检测系统 YOLOv7
    河道水面垃圾识别检测系统采用计算机视觉技术,河道水面垃圾识别检测系统通过在河道上安装摄像头,对水面垃圾进行实时监测。河道水面垃圾识别检测系统通过计算机视觉算法自动识别并记录水面垃圾,及时通知环保部门进行处理。河道水面垃圾识别检测系统24小时不间断运行,能够实时监测河道水
  • 2024-09-03加油站员工行为监测预警系统 YOLOv7
    加油站员工行为监测预警系统可以通过对加油站员工进行实时监控,加油站员工行为监测预警系统识别是否存在不规范行为,并及时发出警报。在卸油作业过程中,加油站员工行为监测预警系统监测员工灭火器的正确放置、静电释放操作规范等作业状态,及时发出警报,提醒工作人员采取措施避免事故的发
  • 2024-08-03目标检测,目标跟踪,目标追踪
    个人专做目标检测,目标跟踪,目标追踪,deepsort。YOLOv5yolov8yolov7yolov3运行指导、环境配置、数据集配置等(也可解决代码bug),cpu,gpu,可直接运行,本地安装或者远程连接服务器等。可做目标检测对比实验ssdfasterrcnnyoloxdetr均可支持定制qt界面-------------------------
  • 2024-07-29工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统 YOLOv7
    智慧工地车辆冲洗系统工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统对每辆工程车辆的清洗实现自动识别和违规判定,如果智慧工地车辆冲洗系统工地渣土车工程车辆未冲洗自动抓拍系统识别到现场车辆冲洗不干净或者没有冲洗,系统就会自动语音播报提醒车辆立即合规冲洗并抓拍上报给智慧工地
  • 2024-06-17海思SD3403,SS928/926,hi3519dv500,hi3516dv500移植yolov7,yolov8(22)hi3516dv500/19dv500对比RK3588
     最近太忙更新不及时,SS928跑yolov8的文章各位朋友不要催,最近在测试自己魔改的yolov8,测完有结论了跟大家分享。魔改的yolov8在dv500系列里有些小问题,能正常运行,但是优化报错,在做更细致的测试。 先分享一下最近对比RK3588做的测试结果。RK3588算是嵌入式AI里的顶配级别存在
  • 2024-06-09【下篇】从 YOLOv1 到 YOLOv8 的 YOLO 物体检测模型历史
    YOLO型号之所以闻名遐迩,主要有两个原因:其速度和准确性令人印象深刻,而且能够快速、可靠地检测图像中的物体。上回我解释了YoloX,今天从Yolov6开始。YOLOv6:面向工业应用的单级物体检测框架美团视觉人工智能事业部(MeituanVisionAIDepartment)于2022年9月在ArXiv上
  • 2024-04-03芒果YOLOv7改进90:标签分配策略篇之TAL:最新基于Task-aligned Assignment任务对齐学习TAL提出新的模型(内附代码), 独家改进TOOD分配策略,刷新单阶段目标检测新纪录
    芒果专栏基于TOOD的改进,改进Task-alignedAssignment任务对齐学习源码教程|详情如下