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基于Yolov5和PyTorch的吸烟识别检测系统源码（毕业设计）.zip

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简介：
本项目为基于Yolov5框架与PyTorch开发的吸烟行为识别检测系统，旨在通过深度学习技术自动识别图像或视频中的吸烟场景。代码包含模型训练、测试及部署全过程，适用于学术研究和实际应用需求，是计算机视觉领域毕业设计的理想选择。 基于YOLOv5与PyTorch模型的吸烟识别检测系统源码（毕业设计）.zip 包含个人完成的毕业设计项目代码，该项目在评审中获得了95分以上的高分，并且经过了严格的调试过程以确保其可以顺利运行。您可以放心下载并使用此资源。

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  • 基于Yolov5和PyTorch的吸烟识别检测系统源码（毕业设计）.zip
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    本项目为基于Yolov5框架与PyTorch开发的吸烟行为识别检测系统，旨在通过深度学习技术自动识别图像或视频中的吸烟场景。代码包含模型训练、测试及部署全过程，适用于学术研究和实际应用需求，是计算机视觉领域毕业设计的理想选择。 基于YOLOv5与PyTorch模型的吸烟识别检测系统源码（毕业设计）.zip 包含个人完成的毕业设计项目代码，该项目在评审中获得了95分以上的高分，并且经过了严格的调试过程以确保其可以顺利运行。您可以放心下载并使用此资源。
     
  • 烟雾检测数据集YOLOv5吸烟识别
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    本数据集运用YOLOv5算法进行训练与测试，专注于烟雾及吸烟行为的智能检测，旨在提升公共空间的安全监控水平。 包含4104张训练图片、375张验证图片以及371张测试图片，并附有相应的文本标注文件，包括类别及烟的坐标。这些内容均为抽烟场景的照片，格式与yolov5兼容，只需调整路径和类别即可直接用于训练。
     
  • 基于YOLOv5的疲劳驾驶检测模型及识别系统源码（毕业设计）.zip
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    本项目为基于YOLOv5框架开发的疲劳驾驶检测系统，旨在通过实时监测驾驶员状态来预防交通事故。包含完整源代码和文档说明。适合相关研究与学习使用。 YOLOv5疲劳危险驾驶检测模型与疲劳驾驶检测识别系统源码（毕业设计）.zip 是一个已获导师指导并通过的高分项目，适合用作课程设计或期末大作业。该文件无需任何修改即可直接下载使用，并且确保可以正常运行。
     
  • Yolov5吸烟识别数据集 - Yolov5抽烟检测数据集.zip 文件
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    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释，适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合，其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本，包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签，以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息，还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后，可以生成一个高度准确的吸烟检测系统，在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义，因为它能帮助监管人员及时发现违规行为，并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之，Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库，它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统，从而有效应对公共场所中的相关挑战。
     
  • YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码（毕业设计）.zip
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    本作品为毕业设计项目，提供了一个基于YOLOv5框架的疲劳驾驶检测解决方案，包含定制化数据集和完整源代码。 《YOLOv5疲劳驾驶数据集与疲劳驾驶检测识别系统源码》是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计项目，主要面向正在完成毕设或需要实战练习的计算机相关专业学生。 该项目聚焦于人物专注性检测，并分为两个部分：疲劳检测和分心行为检测。在疲劳检测方面，采用Dlib库进行人脸关键点识别，进而计算眼睛与嘴巴的状态（闭眼、打哈欠等），并利用Perclos模型来评估驾驶员的疲劳程度。对于分心行为的监测，则运用YOLOv5算法识别玩手机、抽烟和喝水这三种典型的行为模式。 《YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测识别系统源码》是一个由导师指导且成功通过评审并获得高分评价的设计项目，专为计算机相关专业的毕设生及寻求实践机会的学习者而设计。此项目旨在评估驾驶员的专注度，并细分为两个模块：一是基于Dlib的人脸关键点分析来判断疲劳状态；二是借助YOLOv5算法识别玩手机、抽烟和饮水等分心行为模式，从而全面监测驾驶过程中的注意力分散情况。
     
  • 基于YOLOv5和LPRNet的车牌实时识别检测系统源码及项目说明（毕业设计项目）.zip
    优质
    本资源为毕业设计项目，提供基于YOLOv5和LPRNet算法实现的车牌实时识别与检测系统的完整源代码及相关文档。包含详细的设计报告、实验结果分析等资料。 基于YOLOv5+LPRNet算法实现车牌实时识别检测系统源码及项目说明（毕设项目）.zip是一个经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审成绩为98分。该项目主要适用于计算机相关专业的课设学生和需要进行实战练习的学习者，同时也可作为课程设计、期末大作业使用。
     
  • 【毕业设计】基于MATLAB的害虫检测识别系统.zip
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    本项目为一款基于MATLAB开发的害虫检测与识别系统。通过图像处理技术自动识别农作物中的害虫种类，助力精准农业发展和病虫害防治。 本课题是基于MATLAB的颜色植物虫害检测识别系统，能够区分出植物叶子的轻度、中度、严重虫害以及正常状态四个级别。算法流程如下：每种等级的叶子分别放置在同一个文件夹内，通过训练得到每个文件夹中的叶子颜色分量，并生成训练值color.mat。测试时对某片叶子进行亮度调节和色彩空间转换后计算其颜色分量，最终识别并输出结果。 对于任何不明白的地方可以咨询作者，会提供全面解答。
     
  • Python毕业设计：基于YoloV5的车牌识别系统
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    本项目为Python编程课程的毕业设计作品，旨在开发一个高效的车牌识别系统。采用先进的YOLOv5模型进行训练和优化，以实现快速、准确地检测与识别各类车牌图像中的字符信息。该系统的成功实施将大大提高交通管理和安防领域的自动化水平。 yolo5车牌识别python毕业设计
     
  • 基于YoloV5的实时烟雾检测系统-源码
    优质
    本项目开发了一套基于YoloV5框架的实时烟雾检测系统，提供高效准确的烟雾识别能力，适用于多种监控场景。包含完整源代码。 Yolo烟雾检测器V5 ——————————————二次更新——————那些说bug多的年轻人，我劝你耗子尾汁〜，因为我现在各处都进行了更新！把所有可用数据、代码讲解、优化策略以及模型等全部整理好了〜，大家先看这篇文章，然后通过公众号回复可以获取全部内容，不再需要在这里进行git clone啦〜。下载后的文件可以直接用于检测或继续训练。我做了不少的模型优化工作，提高了整体效果，请大家查看这篇文章：详细介绍了算法开源情况、代码和模型以及优化策略等信息。 本项目会持续更新，并逐步实现校园异常行为实时精检功能，集成开发与多次优化（不只是简单的调包），之后会不断推出新内容。
     
  • 基于PyTorch的行人重识别系统毕业设计
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    本项目旨在开发一个基于深度学习框架PyTorch的行人重识别系统，利用先进的图像处理技术实现跨摄像头环境下行人的准确匹配。 【作品名称】：基于Pytorch实现的行人重识别【毕业设计】 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 使用时在命令框输入 python train_aligned.py --save_dir 自己的路径 --root 数据集根目录 -a 模型选择，默认为ResNet50 -d 数据集选择，默认为Market1501