Advertisement

基于Python的高空抛物AI监测预警系统源代码（课程设计）.zip

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

简介：
本项目为一门课程设计作品，旨在开发一套利用Python编程实现的高空抛物AI监测预警系统。通过图像识别技术自动检测并预警高空坠物行为，有效保障公共安全。该源码集成了摄像头实时监控、物体识别与警报通知等功能模块。 基于Python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Python的高空抛物AI监测预警系统源代码（课程设计）.zip
    优质
    本项目为一门课程设计作品，旨在开发一套利用Python编程实现的高空抛物AI监测预警系统。通过图像识别技术自动检测并预警高空坠物行为，有效保障公共安全。该源码集成了摄像头实时监控、物体识别与警报通知等功能模块。 基于Python的高空抛物AI监测预警系统源码（大作业）.zip 代码完整下载可用
     
  • 基于OpenCV和SORT的高空抛物监测代码部分
    优质
    本项目利用OpenCV进行视频处理与目标检测，并结合SORT算法实现对高空抛物行为的有效追踪与识别，提供了一套完整的高空抛物智能监控解决方案。 此资源包含文章配套的代码部分，并未提供视频内容。主要是在原有基础上增加了历史位置的可视化功能。相关文章链接可自行查找获取。
     
  • 基于Python的空气监测与预测系统源码.zip
    优质
    这是一个基于Python编写的空气监测与预测系统的源代码压缩包，内含实现空气质量数据收集、分析及未来趋势预测的相关文件和脚本。 基于Python实现的空气监测及预测系统源码包含使用技术：Python、Django、pandas、numpy、LSTM。简要说明如下：从pm25.csv文件中读取数据，利用pandas进行数据处理，并采用LSTM模型来进行空气质量预测。
     
  • 用于高空抛物算法检测的高空抛物视频
    优质
    本视频采用先进的计算机视觉和机器学习技术，专注于演示并分析高空抛物行为检测算法的实际应用效果。通过真实及模拟案例展示，旨在提高公众安全意识，推动相关法律法规制定与执行。 用于高空抛物算法检测的高空抛物视频。
     
  • 基于Sort和动态检测的高空抛物模拟代码演示
    优质
    本项目通过Sort算法优化及动态检测技术，开发了一套高空抛物行为的仿真系统，并提供了详细的代码演示。旨在提高对高空抛物问题的研究与预防能力。 基于sort算法和动态检测技术的粗略版视频在线防抖功能。
     
  • Java利用AI技术的农作物病虫害预警系统源代码.zip
    优质
    这个压缩文件包含了使用Java编程语言开发的基于AI技术的农作物病虫害预警系统的源代码。该系统旨在通过数据分析预测并预防农作物受到的病虫害威胁，保障农业生产安全和提高作物产量。 基于AI的农作物病虫害预警系统是一个旨在帮助农民应对农业挑战的重要项目。该系统利用人工智能技术进行图像识别，使用户能够迅速准确地确定作物上的病虫害类型，并提供相应的防治措施。 具体来说，该项目具备以下功能： 1. 病虫害拍照识别：通过简单的照片拍摄和上传过程，AI可以快速给出具体的病虫害种类。 2. 植物与动物查询服务：当遇到难以辨认的植物或昆虫时，系统还提供额外的信息查询渠道来帮助用户进一步了解相关情况。 3. 预警信息生成：通过对各地农民使用数据进行分析，该平台能够为农业管理部门及农户们提供有用的预警通知，以预防未来可能发生的病虫害问题。 通过这样的技术手段，普通种植户只需利用手机即可轻松获取专业级别的农作物健康状况检测结果以及有效的应对策略。
     
  • Python空气质量监测与预测系统.zip
    优质
    本项目为一个利用Python开发的空气质量监测与预测系统，能够收集、分析环境数据，并使用机器学习模型进行未来空气质量预测。 本段落提供了关于Python使用技巧及实战应用开发小系统的参考资料与源码示例，并经过测试确认可以运行。 内容涵盖了多个Python框架的功能模块介绍以及如何利用这些工具进行图形用户界面（GUI）设计、网络编程以及跨平台应用程序的开发等实用技能。 适合从初学者到有经验的开发者，帮助快速掌握Jython的基础知识及其高级特性的运用。
     
  • 基于Python和LSTM的空气质量监测与预测系统源码及文档说明.zip
    优质
    该压缩包包含一个使用Python编程语言和长短期记忆网络（LSTM）模型开发的空气质量监测与预测系统的完整源代码及相关文档，旨在帮助用户理解和实施AI技术在环境科学中的应用。 项目介绍：Weather-Prediction-System（空气质量监测及预测系统） 使用技术： Python、Django、pandas、numpy、LSTM 简要说明： 从pm25.csv文件中读取数据，利用pandas进行数据处理，并采用LSTM模型来进行空气质量的预测。 截图展示：未提供 该项目源码为个人毕业设计项目代码，在确保所有功能正常运行后上传。答辩评审平均分高达96分，可以放心下载使用！ 1. 本资源中的所有代码均经过测试并成功运行，请您安心下载。 2. 此项目适用于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化及电子信息等相关专业的在校学生、教师或企业员工学习参考；同时适合初学者进阶学习。此外，该项目也可以作为毕业设计作品、课程作业或是初期项目的演示内容使用。 在基础较为扎实的情况下，您可以在此代码基础上进行修改以实现更多功能，并将其应用于毕业设计项目或其他学术任务中。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供个人学习参考之用，请勿用于商业用途。
     
  • 基于LabVIEW的远程空气颗粒物浓度监测系统设计
    优质
    本项目旨在开发一款利用LabVIEW平台构建的远程监控系统，专门用于实时检测与分析空气中颗粒物的浓度。该系统结合了先进的传感器技术和互联网通信技术，能够有效收集环境数据，并通过用户友好的界面展示给终端用户，助力于空气质量监测和改善决策制定过程。 随着大气环境的恶化,空气质量越来越受到人们的关注。现有的监测设备在原始数据采集方面存在诸多不便之处。为了应对这一问题，本段落设计了一种基于LabVIEW的远程空气颗粒物含量检测系统。 该系统便于携带，并采用太阳能供电方式，在经过低功耗优化后能够实现长期在线监测功能。系统的控制核心是STM32嵌入式处理器，它能采集PM1.0、PM2.5和PM10等数据以及现场温湿度信息。这些数据通过GPRS传输至以太网，并由上位机使用LabVIEW接收并实时显示及存储。 该系统能够远程准确地展示和处理包括PM2.5在内的环境参数，为用户提供便利的监测手段。