Advertisement

基于改良YOLOv7与OpenCV的车间危险行为检测系统（含源码及教程）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源提供了一套基于改良版YOLOv7算法和OpenCV库的车间危险行为自动检测解决方案，包含完整源代码和详细使用教程。 项目学习分享 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的源码。 【技术】：涵盖Java, Python, Node.js, Spring Boot, Django, Express, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, React, Angular, Vue, Bootstrap, Material-UI, Redis 和 Docker 等。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于改良YOLOv7与OpenCV的车间危险行为检测系统（含源码及教程）.zip
    优质
    本资源提供了一套基于改良版YOLOv7算法和OpenCV库的车间危险行为自动检测解决方案，包含完整源代码和详细使用教程。 项目学习分享 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等项目的源码。 【技术】：涵盖Java, Python, Node.js, Spring Boot, Django, Express, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, React, Angular, Vue, Bootstrap, Material-UI, Redis 和 Docker 等。
     
  • [YOLOv7] YOLOv7火灾检测系统的源码与部署教程.zip
    优质
    本资源提供YOLOv7算法在火灾检测应用中的完整解决方案，包括源代码及详细部署步骤。适合研究和实际项目使用。 YOLOv7是一种先进的实时目标检测系统，在计算机视觉领域广泛应用于各种任务，包括火灾检测。基于YOLOv7的火灾检测系统结合了其高效性和准确度，旨在实现快速、精准地识别并报警。 该系统的组件主要包括数据预处理模块、深度学习模型和结果分析与反馈模块。在数据预处理阶段，收集到的图像或视频会进行裁剪、缩放及归一化等操作以适应YOLOv7的需求。这些经过处理的数据将用于训练和测试深度学习模型。 核心部分是利用卷积神经网络架构的YOLOv7模型，通过大量标注了火灾信息的图片来训练识别火焰和其他相关特征的能力。一旦完成训练，该系统可以实时分析监控视频中的每一帧图像，并迅速判断是否发生火灾以及标记出具体位置。 结果分析与反馈模块负责将检测到的信息转化为直观的形式展示出来，例如在监视界面中用红色矩形框标示火灾区域并发出警告信号。此外，在一些高级应用中还可能包括对火焰大小和扩散速度的估计等功能，为决策提供更全面的数据支持。 部署教程则详细说明了如何安装该系统于监控环境中的步骤、硬件及软件配置要求等信息，并提供了参数调优指南以及常见问题解决方案。源代码公开使得用户可以根据特定需求进行定制开发与优化研究。 总之，基于YOLOv7的火灾检测系统提供了一种高效且可靠的方案来减少火灾带来的损失并提高公共安全水平，尤其适用于工业设施、森林及人口密集区域等高风险场所的监控保护。
     
  • 基于改良YOLOv7的玉米果穗健康度检测系统.zip
    优质
    本研究开发了一种基于改进YOLOv7算法的玉米果穗健康度检测系统，旨在实现快速、准确地评估玉米生长状况。该系统通过图像识别技术自动分析玉米果穗的颜色、形状等特征，为农业生产提供科学依据。 计算机类毕业设计和课程作业的系统源码。
     
  • 基于改良YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统
    优质
    本研究开发了一种结合改良YOLOv7与CRNN模型的管道裂缝检测系统，旨在提升工业环境中管道安全检查效率及准确性。 当前排水管道检测方法多样，其中较为传统的有以下几种： 1. 目视法：通过观察管井水位来判断是否存在堵塞；比较上下游管井水质状况以确定是否出现破裂、内壁脱落或坍塌。 2. 反射镜检查：利用光线反射原理查看管井附近管道的堵塞情况，以及腐蚀和障碍物等缺陷。 3. 潜水员进入管道进行直接观察：在紧急情况下或者缺乏检测设备的地方使用此方法，在大口径且适合人接近的情况下可以采用。但是必须确保工作人员的安全措施到位以保障其健康与安全。 4. 泥浆计量桶检测：测量下游缓流处泥沙沉积厚度，防止因淤积过厚而导致管道排水效率降低。 这些传统的检测手段具有操作简便、直观的特点，在缺乏先进设备且管道状况良好的情况下可以发挥一定的辅助作用。然而它们也存在局限性，并不能满足现代排水系统维修的要求。目前国内外常用的新型检测技术包括管道扫描与评价检测系统（SSET）、内窥镜声纳探测、多重传感监测装置、潜望镜检查以及闭路电视(CCTV)系统等，还有探地雷达和红外温度记录分析方法。 关于改进YOLOv7的SPD-Conv卷积神经网络，在许多计算机视觉任务如图像分类与目标检测中已经取得了显著成果。
     
  • 基于改良YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统
    优质
    本研究开发了一种结合改进YOLOv7与CRNN模型的管道裂缝检测系统，旨在提高对管道表面细微损伤的识别精度及效率。 当前排水管道检测方法多样，传统的方法包括： 1. 目视法：通过观察管井水位来判断是否有堵塞；比较上下游管井水质状况以确定是否存在破裂、内壁脱落或坍塌。 2. 反射镜检查：利用光线反射原理查看附近管道的堵塞情况、腐蚀和障碍物等缺陷。 3. 潜水员进入管道进行检查：适用于紧急情况下，或者在缺乏检测设备且人可以接近的大口径管道中使用。但是必须确保工作人员的安全。 4. 泥浆计量桶检测：主要用于测量下游缓流处泥浆沉积厚度，以防止因泥浆过厚而影响正常排水量。 传统的检测方法虽然简单直观，在没有先进设备和良好管路质量的条件下仍能发挥作用，但它们也存在一些局限性，无法满足现代管道检查维修的要求。目前常见的管道检测系统包括SSET、内窥镜声纳检测、多重传感检测系统、潜望镜检测、CCTV 系统以及探地雷达等技术。 在改进YOLOv7和引入SPD-Conv卷积神经网络（CNN）后，这些方法在计算机视觉任务如图像分类与对象识别方面取得了显著进步。
     
  • Python利用OpenCV和Yolov7的银行卡识别系统（含源码及教程）.zip
    优质
    本资源提供一个基于Python、OpenCV与Yolov7模型实现的银行卡自动识别系统，附带完整源代码和详细使用教程。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python、web编程语言以及C#等项目代码。 【项目质量】：所有提供的源码均经过严格测试，确保可以直接运行且功能正常后才上传发布。 【适用人群】：适合于希望学习不同技术领域的新手或进阶学习者。这些资源可以用于毕业设计项目、课程作业、大作业任务或者工程实训等初期阶段的项目立项工作。 【附加价值】：每个项目的源码都具有较高的学习参考价值，同时也可以直接拿来修改和复刻使用。对于有一定基础的研究人员来说，在已有代码基础上进行二次开发或功能扩展将更加得心应手。 【沟通交流】：在遇到任何问题时欢迎随时与博主联系，博主会及时给予解答和支持。我们鼓励下载并积极应用这些资源，并希望所有用户能够互相学习、共同进步。
     
  • 基于深度学习及Yolov5的驾驶员危险行为检测预警系统的完整源码（优质项目）.zip
    优质
    该资源提供了一套利用深度学习和YOLOv5算法实现驾驶员危险行为实时检测与预警的系统完整源代码，适用于自动驾驶、智能车载安全等领域。 基于深度学习与YOLOv5的驾驶员危险驾驶行为检测预警系统完整源码（高分项目）.zip包含了经过本地编译并可直接运行的代码，这些源码在评审中获得了95分以上的成绩。该项目难度适中，并且所有内容都已由助教老师审核确认能够满足学习和使用的需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
     
  • 基于安卓的驾驶员行为监测及报警系统，涵盖疲劳和危险检测
    优质
    本系统专为安卓设备设计，旨在监控驾驶员的行为状态，通过实时分析判断驾驶者的疲劳程度与潜在风险，并发出预警以保障行车安全。 Toast_dem是使用Android Studio API level 33编译打包的应用程序。后端实现部分是关键所在，加载自己的模型即可完成相关功能。
     
  • 基于改良MobileViT-V3的微表情识别系统（含源码与教程）.zip
    优质
    本资源提供了一种改进版的MobileViT-V3模型在微表情识别中的应用方案，包含详细源代码及使用教程，助力研究者深入探究微表情自动识别技术。 基于改进的MobileViTv3的微表情识别系统（源码＆教程）提供了一种有效的方法来提升微表情检测与分析的技术水平。通过优化现有的MobileViT架构，该系统能够更准确地捕捉并解析人类微妙的表情变化，从而在心理学、人机交互等领域展现出广泛的应用潜力。 改进后的模型结合了轻量级设计和高效计算的优势，在保证识别精度的同时大幅降低了资源消耗，使得微表情分析更加适用于移动端和其他低功耗设备。此外，提供的教程详细介绍了如何构建及训练这一系统，为研究者们提供了宝贵的指导和支持。
     
  • 基于YOLOv7的车辆检测目标识别技术-YOLOv7车辆检测.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv7算法的先进车辆检测与目标识别技术，旨在优化智能交通系统和自动驾驶应用。下载包含详尽代码及模型文件的YOLOv7车辆检测工具包，助力您的研究与开发工作。 基于YOLOv7的车辆检测技术进行目标检测的研究与应用。