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基于YOLOv5的水域游泳者检测系统.zip

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简介：
本项目为一个基于YOLOv5深度学习框架开发的水域游泳者自动检测系统。旨在提高公共水域的安全监控效率和响应速度，有效预防溺水事故的发生。通过该系统，可以实时监测并识别水域中的游泳人员，及时预警潜在危险，保障水上活动参与者的安全。 YOLOv5水域游泳者检测系统.zip

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  • 基于YOLOv5的水域游泳者检测系统.zip
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    本项目为一个基于YOLOv5深度学习框架开发的水域游泳者自动检测系统。旨在提高公共水域的安全监控效率和响应速度，有效预防溺水事故的发生。通过该系统，可以实时监测并识别水域中的游泳人员，及时预警潜在危险，保障水上活动参与者的安全。 YOLOv5水域游泳者检测系统.zip
     
  • 基于YOLOV5的游泳者水域检测与识别系统源码及数据集.zip
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    本资源提供基于YOLOv5框架的游泳者水域检测与识别系统的完整源代码和训练所需的数据集，适用于水安全监控等场景。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码与数据集包含在名为基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip的文件包内。该数据集位于项目根目录下的myDataSet文件夹内，训练时请确保将此数据集和项目的放置结构遵循作者的要求，即让它们处于同级目录下。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的水果目标检测系统
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    本项目开发了一个结合Yolov5与PyQt5技术的水果目标检测系统，旨在实现高效、准确地识别图像中的各类水果。通过深度学习模型优化及用户界面设计提升用户体验。 基于YOLOv5与PyQt5实现的水果目标检测系统。
     
  • 基于YOLOv5的垃圾分类检测系统.zip
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    本项目为一个基于YOLOv5框架开发的垃圾分类检测系统。通过深度学习技术实现对多种垃圾类型的有效识别与分类，旨在提升资源回收效率和环保意识。 YOLOv5是一种高效且准确的目标检测模型，在垃圾分类检测方面表现出色。该模型基于先前的YOLO系列，并通过优化网络结构和训练策略提升了目标检测的速度与精度。其核心在于创新性的设计，包括更好的特征金字塔网络（FPN）、轻量级卷积块以及自适应锚点框调整等。 Python是实现YOLOv5的主要语言，使得模型训练和部署变得简单易行。PyTorch作为基础框架提供了灵活的神经网络构建模块和高效的GPU计算支持。 在Stemblock-Shufflenet-Enhanced-YOLOv5-Trash-Sorting-Detection-System-main这个项目中，开发者可能采用了轻量级网络结构如StemBlock和ShuffleNet增强版。这两种改进提高了特征提取效率并实现了更高的计算效率，同时保持了模型的准确性。 垃圾分类检测是环保领域的重要技术应用，通过对图像中的垃圾进行识别可以促进分类回收、减少环境污染。在这个系统中，YOLOv5可能被训练来识别不同类型的垃圾如可回收物、有害垃圾等。训练过程包括数据预处理（例如随机翻转和颜色变换以增加泛化能力）、模型搭建调整超参数以及通过验证集评估性能。 实际应用中部署该系统可能涉及将模型集成到实时图像处理管道，比如在无人机或摄像头系统上运行，实现实时垃圾分类定位。此外，为了提高用户体验，系统可能还包括用户界面和后台管理系统来方便上传图片并获取分类结果。 综上所述，YOLOv5的垃圾分类检测系统利用高效的深度学习模型结合轻量级网络结构实现了对垃圾图像快速准确地检测，在推动环保事业中具有重要意义。该项目展示了深度学习在解决实际问题上的潜力，并为其他类似任务提供了参考和借鉴。
     
  • 基于Gradio的YOLOv5通用对象检测系统.zip
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    本项目提供了一个基于Gradio和YOLOv5的交互式对象检测系统。用户可以上传图片或视频，快速得到实时的对象识别结果。此资源包含详细的安装与使用说明。 基于Gradio的YOLOv5通用目标检测系统利用了Gradio库来创建一个用户友好的界面，使得非专业人员也能轻松使用YOLOv5进行目标检测任务。该系统不仅简化了模型的部署过程，还提高了用户体验，使实时图像和视频的目标识别变得更加便捷高效。
     
  • 基于PLC的游泳池水质处理控制系统设计.pdf
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    本文档探讨了基于PLC（可编程逻辑控制器）技术在游泳池水质处理系统中的应用设计。通过自动化控制实现对水温、PH值及氯含量等关键参数的有效管理，确保泳池水质安全达标，提升用户体验与维护效率。 在现代社会，随着人们生活水平的提高，对休闲娱乐设施的需求也日益增长。作为重要的休闲场所之一，游泳池的水质管理变得尤为重要。良好的水质直接关系到人们的健康安全。因此，研究并开发一种高效、稳定且可靠的游泳池水处理控制系统显得十分必要。 该系统的组成主要包括两部分：水循环过滤净水系统和恒温加热控制系统。前者负责过滤与净化水质，后者则确保将水调节至适宜人体的温度范围内。 工艺流程设计涵盖了多个环节，包括原水储存、循环泵的动力供应、毛发过滤器去除泳池中的较大杂物、板式换热器维持水温稳定、多介质过滤器清除杂质以及臭氧发生器对水质进行消毒等。 控制方案中，通过以太网通信实现组态王与PLC之间的实时数据交换。系统利用数字量和模拟量输入输出来监控并控制各项参数。具体而言，数字量输入包括水泵开关信号、过载信号及阀门开关状态；而模拟量输入则涵盖液位高度、温度以及浊度等信息。 此外，该控制系统具备自动化的水循环过滤功能，并能够实现水质检测与恒温加热的自动化操作。毛发过滤器通过压差控制来执行反冲洗过程，确保泳池水质始终处于良好水平。板式换热器则借助PLC中的PID调节技术实施精确温度调控。 臭氧发生器代替传统杀菌剂进行消毒处理，在达到相同效果的同时避免了增加水体盐分的问题。 在硬件选型方面，选择了西门子200系列的CPU226ACDC继电器型号PLC，这不仅提升了控制精度，并且简化了接线工作并方便维护。 组态设计流程包括创建工程、定义变量、新建窗口连接变量以及进行测试等步骤。通过使用组态软件可以直观地监控与操作整个系统。 根据工艺流程图统计开关量输入信号、模拟量输入信号、开关量输出信号和模拟量输出信号，这有助于清晰规划并分配各个控制点的功能。 此外还绘制了游泳池水处理程序的流程图来展示其运行逻辑。从循环过滤到水质检测再到温度控制等每个环节都有明确的操作步骤与控制规则。 建筑工程技术管理对于游泳池建设来说同样重要。通过严格监督和科学管理，可以提升工程质量并优化施工过程，从而推动建筑行业的发展。 参考文献提供了进一步学习相关领域的途径，并为工程设计提供理论支持和技术指导。 综上所述，在该系统开发过程中不仅需要掌握电气工程与自动化技术知识，还需结合建筑工程及管理学等多学科内容。实际应用中采用先进的PLC技术和组态软件能够使水处理控制系统更加智能化和自动化，从而确保游泳池水质的安全性和稳定性，并为人们的健康提供有力保障。同时加强建筑工程技术的管理水平可以进一步提升工程质量并保证游泳池建设的质量与安全。
     
  • 基于YOLOV5的口罩检测系统教学视频.zip
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    本资源为《基于YOLOV5的口罩检测系统教学视频》，内含详细教程及案例分析，帮助学习者掌握使用YOLOV5进行口罩检测的技术。适合AI与计算机视觉爱好者研究参考。 基于YOLOV5的口罩检测系统-提供教学视频.zip 大学生课程设计 基于Python的课程设计 自己大二写的课程设计
     
  • (源码)基于ESP32的水质检测系统.zip
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    本项目为一个基于ESP32的水质监测系统，通过采集水中的关键参数数据，并利用物联网技术将信息实时传输到服务器进行分析处理。 ## 安装使用步骤 1. 硬件配置：根据提供的连接图（4 Sensoresbb），将各个传感器正确连接到ESP32开发板上，并确保温度传感器（DS18B20）与4.7k Ohm电阻的连接无误。
     
  • 基于YOLOv5的口罩佩戴检测系统
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    本项目开发了一种基于YOLOv5框架的高效口罩佩戴检测系统。该系统能够实时准确地识别图像或视频中的人物是否正确佩戴口罩，具有广阔的应用前景和实用价值。 Yolov5口罩检测的数据集训练结果包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，并保存在runs/train文件夹中。此外还附有代码、检测结果以及测试数据集，类别为戴口罩（face_mask）和不戴口罩。
     
  • 基于YOLOV5和dlib的疲劳检测系统
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    本项目开发了一套结合YOLOv5与dlib技术的实时疲劳驾驶监测系统。通过高效目标检测及面部特征精准识别，自动评估驾驶员注意力状态，旨在提高行车安全性。 基于Python实现的疲劳检测系统利用YOLOv5与dlib对人脸进行标记，并能够识别驾驶员打哈欠（规定时间内连续三次以上视为瞌睡）、抽烟、喝水及玩手机等行为。该系统实时显示眨眼次数、眼睛闭合程度、眨眼持续时间以及张嘴情况，包括嘴巴开度的测量。 此检测工具支持两种模式：使用摄像头实时监测或对视频文件进行分析。运行`video.py`脚本可以处理名为`input.mp4`的输入视频，并生成输出结果为`output.mp4`；而通过执行`main.py`则启用电脑内置摄像头来进行监控操作。为了顺利运行，需要先配置好Python环境（建议使用PyCharm和Anaconda），并安装必要的软件包及Pytorch-GPU环境。 若不熟悉GPU的设置过程，则可以选择在CPU环境下运行程序，尽管这会导致性能有所下降。