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基于YOLO11的肺结节检测系统(LUNA16)——包含数据集、模型及图形化界面

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简介：
本项目开发了一种基于YOLOv11算法的高效肺结节检测系统，专为LUNA16数据集设计。系统不仅实现了高精度和快速度的结节识别与定位，还提供了直观易用的图形化用户界面，便于医学专家进行诊断辅助。 基于YOLO11的肺结节检测系统使用LUNA16数据集进行处理，解析后的2D图像数量为1186张。该系统提供了多组对比实验，包括YOLOv5、YOLOv8以及YOLO11的nano和small共四组已训练模型，并提供了一键式的训练、测试、图形化及Web界面以方便运行。 为了撰写报告，系统还提供了结构图、文档和PPT模板。关于环境配置，请参考B站视频《肆十二-》（BV1nzzdYwE2g）。

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  • 基于YOLO11的肺结节检测系统(LUNA16)——包含数据集、模型及图形化界面
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    本项目开发了一种基于YOLOv11算法的高效肺结节检测系统，专为LUNA16数据集设计。系统不仅实现了高精度和快速度的结节识别与定位，还提供了直观易用的图形化用户界面，便于医学专家进行诊断辅助。 基于YOLO11的肺结节检测系统使用LUNA16数据集进行处理，解析后的2D图像数量为1186张。该系统提供了多组对比实验，包括YOLOv5、YOLOv8以及YOLO11的nano和small共四组已训练模型，并提供了一键式的训练、测试、图形化及Web界面以方便运行。 为了撰写报告，系统还提供了结构图、文档和PPT模板。关于环境配置，请参考B站视频《肆十二-》（BV1nzzdYwE2g）。
     
  • LUNA16肺结节数据集（含1186张图像）
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    LUNA16数据集包含1186张胸部CT影像，专为肺结节检测设计，是科研人员和开发者研究与验证算法的重要资源。 肺实质提取后转换为PASCAL VOC格式，包含1186张结节图片及对应的标签。
     
  • 针对LUNA16数据集的肺结节预处理方法
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    本研究提出了一种专门针对LUNA16数据集优化的肺结节预处理方法，旨在提高后续分析与检测算法的准确性和效率。 这段文字描述了用于LUNA16数据集肺结节预处理的过程，即将mhd文件转换为npy文件以便于模型训练，并包含一个简单的unet模型以供使用进行训练。
     
  • 基于YOLOV5的火灾检测系统(含模型及GUI界面)+火灾检测数据集.zip
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    本资源提供了一个基于YOLOv5框架构建的火灾检测系统及其图形用户界面（GUI），内附专用火灾检测数据集，旨在实现高效、准确的实时火灾监测与预警。 基于YOLOV5的火灾检测系统（包含模型）+GUI界面+火灾检测数据集.zip 已经通过导师指导并获得高分的大作业项目，确保可以得到95分以上的成绩，下载后无需任何修改即可直接运行。该项目包含了完整的火灾检测功能、用户图形界面以及相关的训练数据集。
     
  • 基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。 这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。 除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。 该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。
     
  • 基于三维点云的焊锡缺陷检测（含数据采集、检测模型及可视化界面）
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    本项目聚焦于利用三维点云技术进行焊锡缺陷的自动化检测，涵盖从数据采集到模型训练再到结果可视化的全流程解决方案。 利用三维点云数据进行焊锡缺陷检测包括可视化模块、相机数据采集模块、焊锡外观检测模块、焊锡体积计算模块（正面及侧面）以及飞锡检测模块；这些模块通过消息队列传递npy文件的地址，使算法能够对三维点云数据执行体积计算。随后将npy格式转换为pcd格式的数据，并实现可视化。 目前，采用三维点云技术进行焊锡缺陷检测已成为制造业质量控制的重要研究方向之一。通过对采集到的点云数据进行分析和处理，可以实时监控并评估焊接过程中的各种缺陷，从而提升生产效率与产品质量。本段落将详细介绍基于三维点云的焊锡缺陷检测系统的构成、模型建立及可视化界面设计。 首先，在整个系统中起基础作用的是数据采集模块，它依赖于高精度相机设备在特定拍摄角度和光照条件下捕捉到焊锡过程中的图像信息，并通过三维重建算法将其转换为精确反映焊接表面形态与结构的三维点云数据。这是后续进行缺陷检测的基础。 其次，焊锡外观检测模块基于这些获取的三维点云数据对焊缝外观进行分析，利用计算机视觉及图像处理技术识别出诸如裂缝、气孔和短路等常见问题，并通过先进的机器学习算法提取特征并分类正常与异常焊接情况。 再者，焊锡体积计算模块则专注于测量焊点的具体尺寸。通过对正面和侧面的三维数据进行细致研究来确定每个焊点的确切大小，这对于确保焊接质量至关重要。该部分通常采用分割技术将目标焊点从基板上准确分离出来，并随后执行精确度量。 同时，飞锡检测模块关注于监控可能发生的锡料飞溅现象，在实时监测过程中通过算法估计其体积与分布范围以支持后续清理和修复工作。 一旦所有模型建立完毕，则需要设计直观的可视化界面供操作者使用。该界面能够将复杂的数据分析结果转化为易于理解的形式，如三维重建视图、缺陷标记以及焊点尺寸变化曲线等信息展示给用户。 整个检测系统的工作流程通常依赖于消息队列进行各个模块之间的通信。通过mq传递npy文件地址的方式使得算法可以高效接收并处理数据，并执行相应的体积计算任务。而转换为pcd格式的三维点云数据则有助于更全面地存储复杂的点云信息，便于进一步分析使用。 在技术实现上，Python凭借其高效的性能和广泛的库支持，在数据分析与机器学习领域应用广泛。利用该语言可以快速构建焊锡缺陷检测系统，并通过可视化工具直观展示结果给用户查看。 基于三维点云的焊锡质量监控手段显著提升了焊接过程中的准确度及效率水平。通过各模块协同工作，不仅能实现实时的质量监测，还能在发现问题后迅速采取应对措施，从而极大地促进了制造业向自动化和智能化方向发展。
     
  • 基于YOLOV5的火灾检测系统（含模型及GUI界面）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5框架的高效火灾检测系统，并配有用户友好的图形化界面(GUI)。该系统能够实时识别并预警火情，确保环境安全。 基于YOLOV5的火灾检测系统（包含模型）+GUI界面
     
  • 肺结节的CT图像检测
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    本项目专注于研发用于肺部结节早期诊断的计算机断层扫描（CT）图像分析技术。通过先进的算法和机器学习方法，旨在提高肺结节识别的准确性和效率，助力临床医生进行精准医疗决策，从而有效提升患者治疗效果及生活质量。 该论文以幻灯片形式详细介绍了肺结节检测与表示的整个过程，并附有相关结果图像。
     
  • 【医学影像解析】基于3D-CT的肺结节识别（利用LUNA16数据集）.zip
    优质
    本资料为《医学影像解析》系列之一，专注于讲解如何使用3D-CT技术结合LUNA16数据集进行肺结节自动识别。适合医疗图像处理领域的研究人员和专业人士学习参考。 今夕何夕 【医学影像分析】3D-CT影像的肺结节检测（LUNA16数据集）.zip 这段文字描述了一个关于使用3D-CT影像进行肺结节检测的研究资料，基于LUNA16数据集。文件格式为.zip，内含相关研究内容和数据分析结果。