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基于Java的全能视觉智能识别项目：纯Java调用Yolo ONNX模型，支持YOLOv5、YOLOv8等版本

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简介：
这是一个使用纯Java语言开发的视觉智能识别项目，能够高效地调用Yolo ONNX模型，兼容YOLOv5和YOLOv8等多个版本，提供强大的图像识别能力。 基于Java开发的全能视觉智能识别项目使用纯Java调用YOLO ONNX模型进行AI视频识别，支持Yolov5、Yolov8、Yolov7、Yolov9及Yolov10版本，并包含预处理和后处理功能。该项目适用于目标检测与识别场景，可集成RTSP/RTMP流媒体协议，实现包括车牌识别、人脸识别、跌倒识别以及打架行为识别等在内的多种视觉智能应用。

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  • 基于Java的全能视觉智能识别项目：纯Java调用Yolo ONNX模型，支持YOLOv5、YOLOv8等版本
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    这是一个使用纯Java语言开发的视觉智能识别项目，能够高效地调用Yolo ONNX模型，兼容YOLOv5和YOLOv8等多个版本，提供强大的图像识别能力。 基于Java开发的全能视觉智能识别项目使用纯Java调用YOLO ONNX模型进行AI视频识别，支持Yolov5、Yolov8、Yolov7、Yolov9及Yolov10版本，并包含预处理和后处理功能。该项目适用于目标检测与识别场景，可集成RTSP/RTMP流媒体协议，实现包括车牌识别、人脸识别、跌倒识别以及打架行为识别等在内的多种视觉智能应用。
     
  • 利用 Java 调用 Python 的 YOLO ONNX 模型实现视频目标检测与识别（支持 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）
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    本项目运用Java语言调用Python中的YOLO ONNX模型，实现在视频流中高效地进行目标检测和识别功能，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8版本。 Java 调用 Python YOLO ONNX 模型进行视频目标检测与识别的方案支持包括YOLOv5、YOLOv7 和 YOLOv8 等主流模型，并包含了预处理、后处理步骤，同时能够集成 RTSPRTMP 协议来处理视频流。系统架构由 Java 应用程序和 Python 脚本两部分组成：Java应用程序负责获取视频流、进行数据的预处理以及传递给Python脚本执行目标检测任务；而Python脚本则加载ONNX模型，执行目标识别并返回结果。 整个流程包括以下几个步骤： 1. 视频流获取：使用 Java 库解析 RTSPRTMP 协议下的视频流，并将每一帧转换为适合模型输入的格式。 2. 预处理：对获取到的视频帧进行调整大小、归一化和填充等操作，使其满足模型输入的要求。然后将预处理后的数据转化为 Numpy 数组形式以传递给 Python 脚本。 3. 模型调用：通过 Java 的 JNI 或其他机制来触发 Python 脚本运行，并向其提供经过预处理的数据。Python脚本加载ONNX模型执行目标检测任务，随后将识别结果返回至Java应用程序中。 4. 后处理：对从Python获取的输出进行解析和进一步处理，如过滤掉置信度较低的目标、绘制识别框等操作。 通过以上步骤实现视频中的对象精准定位与分类。
     
  • Java 调用 Python YOLO ONNX 模型进行视频识别（支持Yolov5、Yolov8和Yolov7）及源代码
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    本项目提供Java调用Python实现YOLO系列ONNX模型对视频内容进行高效准确的物体检测，涵盖Yolov5、Yolov7与Yolov8版本，并附完整源代码。 Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现AI视频识别，并支持包括YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7在内的多种流行目标检测模型。这些模型涵盖了预处理与后处理步骤，使Java应用能够进行复杂的图像分析任务。 在实际应用场景中，Java可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP），从而支持对视频直播中的目标识别和跟踪。具体来说，通过调用YOLO ONNX模型，Java应用可以从视频流中提取关键帧并执行目标检测与分类任务。 整个流程包括图像的预处理步骤如缩放、裁剪及灰度化等操作，以及后处理阶段用于解析输出结果、筛选有效信息和视觉展示。这些功能共同提升了系统的灵活性和效率，在不同场景下均能实现高效的目标识别性能。
     
  • yolov5-seg模型的ONNX版本
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    本项目提供YOLOv5-seg模型的ONNX格式版本，便于在多种平台上进行部署和应用。包含详细的转换流程及使用说明。 yolov5分割测试模型
     
  • Java OCR 技术实现智能字符识别，支持中文
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    本项目利用Java语言开发OCR技术，实现高效准确的文字信息提取功能，尤其在处理中文方面表现出色，为文档管理与自动化流程提供强大支持。 Java OCR（光学字符识别）技术属于计算机视觉领域的一种应用，它能够将图像中的文字转换为可编辑的文本格式，在文档扫描、车牌识别以及发票处理等多种场景中得到广泛应用。这项技术通常采用深度学习或传统机器学习算法来辨识图像内的字符。 本段落主要讨论如何使用Java OCR技术实现对中文字符的准确识别，并介绍相关的知识点和应用策略。了解OCR的基本流程是至关重要的，这包括以下步骤： 1. **图像预处理**：在进行文字识别前，通过调整亮度、对比度、灰度化及二值化等手段改善图片质量。 2. **基线检测**：确定文本行的基准位置以支持后续的文字分割操作。 3. **文本区域检测**：利用边缘检测和连通组件分析技术定位可能包含文字的部分。 4. **字符分割**：将识别出的文本进一步细分为独立单个字符单元。 5. **特征提取**：从每个单独字符中抽取形状、纹理及结构等重要属性信息。 6. **分类识别**：借助预先训练好的模型，如卷积神经网络（CNN）或模板匹配法对各个字符进行归类，并转换成相应的文本内容。 针对中文字符的复杂性和多样性，Java OCR技术的应用面临着更高的挑战。尽管如此，诸如Tesseract和EasyOCR等库已具备支持中文识别的功能，但需要额外下载并配置对应的语言包文件来实现这一目标（例如对于简体或繁体汉字分别使用`chi_sim`或者`chi_tra`）。为了进一步提升准确性，在实际应用过程中还可以采取以下策略： 1. **数据增强**：通过变换原始图像的视角、大小和添加噪声等手段增加训练集中的样本多样性，从而提高模型在各种条件下的适应能力。 2. **模型微调**：如果对于特定字体或风格的文字有更高的识别要求，则可以基于现有的通用算法进行进一步调整优化以满足特殊需求。 3. **后处理校正**：运用上下文信息和词典约束对初步的文本结果实施修正和完善。 此外，在Java环境中可以通过JNI技术（即Java Native Interface）调用C++编写的OCR库，例如OpenCV或Tesseract的C++接口来实现高效的图像处理与字符识别功能。综上所述，通过结合使用这些技术和方法，可以有效地利用OCR工具自动处理大量的文本信息，并为实际应用提供高效准确的支持服务。
     
  • 基于STM32的智能视觉识别药物配送小车
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    本项目研发了一款基于STM32微控制器的智能视觉识别药物配送小车，利用摄像头和图像处理技术精准识别药品，并自动完成室内配送任务。 ### 基于STM32的智能视觉识别送药小车 #### 一、项目背景与意义 随着科技的进步及人们对高效医疗服务需求的增长，利用现代信息技术改进传统的医疗服务方式变得尤为重要。传统药物配送主要依赖人工操作，不仅效率低下而且容易出现差错。为此，本项目提出了一种基于STM32的智能视觉识别送药小车，旨在通过自动化手段提高药物配送的准确性和效率，并降低医疗成本。 #### 二、关键技术与设计原理 ##### 2.1 STM32F103ZET6 STM32F103ZET6是一款高性能且低功耗的32位微控制器，在各种嵌入式应用中广泛应用。它具有丰富的外设接口和高速运算能力，非常适合用于智能送药小车的主控单元。 ##### 2.2 OpenMV4 OpenMV4是一个集成了摄像头与处理器的低成本视觉处理平台，能够实现图像采集、处理等功能。在本项目中，OpenMV4主要用于识别数字标记以确定小车的目的地。 ##### 2.3 PID算法 PID控制算法是一种常用的闭环反馈控制系统方法，通过调整比例（P）、积分（I）和微分（D）三个参数来实现对系统的精确控制。送药小车上采用的PID算法用于调节速度与方向，确保其能够稳定、准确地行驶至目的地。 #### 三、硬件系统设计 本项目的硬件系统主要包括以下部分： 1. **单片机开发模块**：基于STM32F103ZET6为核心单元，负责整个系统的协调工作。 2. **动力系统模块**：由18650电池、LM2596稳压模块、L298N驱动模块和TT直流电机组成，为小车提供稳定的动力支持。 3. **车辆寻迹模块**：使用YJX59CM漫反射传感器识别地面的红外线信号，帮助小车沿预设路径行驶。 4. **数字识别模块**：由OpenMV4实现，通过对数字标识的识别确保小车能够准确到达指定病房。 5. **感应称重模块**：采用HX711压力传感器作为药物感应装置，具有高集成度、快速响应和强抗干扰能力。 6. **工作指示灯模块**：使用红绿LED显示当前的工作状态。 #### 四、软件系统设计 软件系统主要包含以下内容： 1. **PID控制算法**：用于调节小车的速度与方向以确保其按照预定路线稳定行驶。 2. **图像处理算法**：由OpenMV4实现，通过采集和处理图像来识别数字标识。 3. **机器学习算法**：优化路径选择及行为决策，提高整体系统的智能程度。 #### 五、控制算法详解 ##### 5.1 PID参数的影响 PID参数的选择对整个系统稳定性至关重要： - 比例系数Kp 控制响应速度；过高会导致不稳定，过低则影响调节精度。 - 积分系数Ki消除稳态误差，在设定时需考虑系统的特性和稳定要求。 - 微分系数Kd引入微分项以提高动态响应能力并避免过调。 ##### 5.2 PID参数整定 通过大量实验来调整PID参数，通常先设初步范围再反复测试找到最优值。 #### 六、测试结果分析 多次测试证明了送药小车在实际场景中的可行性和可靠性： 1. **药物装卸**：感应称重模块和相关条件判断实现了自动装卸。 2. **往返配送**：通过病房布局与内部的寻迹系统、数字识别系统以及陀螺仪稳定系统的配合，实现精准配送。 #### 七、结语 基于STM32的智能视觉识别送药小车项目结合软硬件方式，实现了药物自动化配送，显著提高了医疗服务效率和准确性。该项目不仅推动了医疗行业的智能化进程，也为其他公共服务领域的自动化改造提供了有益参考。 ### 参考文献 - 童诗白、华成英，《模拟电子技术（第5版）》，北京：高等教育出版社,2015. - 高吉祥，《模拟电子线路与电源设计[M]》. 北京: 电子工业出版社,2019.
     
  • yolo-onnx-java-master.zip
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    yolo-onnx-java-master.zip 是一个包含YOLO模型在ONNX格式下Java实现的开源项目文件，适用于计算机视觉任务中的目标检测。 **标题：使用Java调用YOLO与ONNX的集成** 在项目yolo-onnx-java-master.zip里，重点是利用Java语言来实现对YOLO（You Only Look Once）对象检测模型及ONNX（Open Neural Network Exchange）框架的应用。YOLO是一种快速且实时的目标识别算法，而ONNX则是一个开源的标准格式用于机器学习模型的交换和执行。 **描述：** 在Java环境中调用AI模型的方法主要涉及以下几个步骤： 1. **引入依赖**: 你需要确保项目中包含了必要的库如OpenCV（图像处理）以及ONNX-Java库来与ONNX模型进行交互。这些可以通过Maven或Gradle等构建工具添加为项目的依赖项。 2. **加载模型**：使用ONNX-Java库读取和载入预训练的YOLO ONNX模型文件，这一步骤会解析模型结构，并准备好用于预测的数据结构。 3. **数据预处理**: YOLO算法需要特定格式的输入图像。你需要调整图片尺寸并进行归一化等操作来准备这些输入。OpenCV可以用来执行这类任务。 4. **推理执行**：通过Java接口，使用ONNX模型来进行预测，这通常涉及创建包含输入数据的张量，并传递给模型以获取预测结果。 5. **后处理**: YOLO输出的是边界框坐标和类别概率值，需要进一步解析才能得到实际的目标检测信息。例如应用非极大值抑制（NMS）来减少重复目标检测，并将这些坐标转换到原始图像尺寸中。 6. **异常处理**：在模型调用过程中可能会遇到各种错误，比如模型加载失败或输入数据格式不正确等。因此需要有适当的异常处理机制来应对这些问题。 **标签：java** 强调了本项目重点在于使用Java语言实现上述功能。由于其跨平台性和丰富的库支持，Java是进行此类任务的理想选择。在这个名为“yolo-onnx-java-master”的示例中，你可以看到如何将YOLO模型转换为ONNX格式，并在Java应用中调用该模型执行目标检测。 **项目文件结构：** - **README.md**: 项目的说明文档，包括安装指南和使用案例。 - **src/main/java**: Java源代码目录，包含用于加载模型、预处理数据、进行预测以及结果后处理的类。 - **model.onnx**: 预训练好的ONNX格式YOLO模型文件。可以根据需要替换为其他模型。 - **test_images**: 一组测试图片集，可用于验证模型是否正确安装和运行。 通过该项目的学习，你可以了解到如何在Java环境中利用ONNX实现AI模型的部署，并将其集成到企业级应用中去。这对于希望将机器学习功能引入传统编程语言环境中的开发者来说非常有价值。
     
  • 海洋鱼类识别，七类模型，基于YOLOV8训练，转为ONNX格式，利用OPENCV调用
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    本项目采用YOLOv8框架训练了七种不同类型的海洋鱼类识别模型，并将其转换成ONNX格式，以便通过OpenCV轻松集成和部署。 项目的核心技术栈涉及计算机视觉领域中的目标检测技术。YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测系统，而YOLOV8是其最新版本，在速度和精度上进行了优化。在这个项目中，可能使用了针对低功耗设备的变体——YOLOV8NANO。 训练过程中，模型学习识别7种不同的海洋鱼类，并生成了一个.pt（PyTorch）格式的模型文件。训练完成后，该模型被转换为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式。这使得不同平台和语言可以调用这个模型进行深度学习任务。 OPENCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉库，支持多种图像处理算法。项目中使用了其DNN模块来加载并执行转换后的ONNX模型，从而实现在不依赖原始训练框架的情况下运行海洋鱼类的实时检测功能。 压缩包文件名中的“480X640”可能表示模型在训练或推理时使用的输入图像尺寸（即宽度为480像素、高度为640像素）。这通常是保持性能和精度所必需的要求。 总的来说，项目展示了如何利用YOLOV8NANO训练一个专门用于检测7种海洋鱼类的深度学习模型，并将其转换成ONNX格式以便在不同平台上使用。通过OPENCV的DNN模块实现跨平台应用能力，涉及到多个重要知识点如深度学习模型训练、模型转换和跨平台部署等，对于计算机视觉及深度学习开发者具有很高的参考价值。
     
  • Java调用智谱API接口（文本模型、文生图、文生视等）
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    本教程介绍如何使用Java语言调用智谱提供的多种AI接口，包括文本处理、文字转图像及视频等功能，助力开发者轻松集成智能服务。 智谱API接口调用是指利用智谱技术提供的应用程序接口（API）进行编程交互的过程。在这类交互中，开发者能够通过编写代码实现对智谱技术所提供的智能服务的调用。这些服务包括文本模型处理、图像生成、视频生成和代码助手功能等。 调用文本模型指的是通过API接口将一段文本数据发送给智谱的技术服务，并获取相应的处理结果。这种处理可能涉及文本分类、情感分析或摘要生成等多种形式。具体到智谱技术，它提供的是一个能够理解自然语言并进行智能分析的模型，帮助开发者在其应用程序中嵌入强大的文本处理能力。 文生图是指API接口根据输入的描述性文字来生成图像的技术。这种技术将自然语言转换为视觉内容，在创意写作辅助、内容生成等领域有广泛应用价值。通过调用API接口，可以将一段描述性的文字发送给服务端，并利用深度学习模型生成相应的图像。 接着是文生视功能，它能够根据输入的文本指令来生成视频内容。这一技术结合了文本处理、图像生成和视频编辑等多个环节，能够将文字描述转换为连续且动态的视频内容，在新闻自动生成、教育内容创建以及个性化广告制作等领域有着潜在的应用价值。 代码助手是面向开发者的功能，通过API接口提供编程辅助服务，帮助开发者编写代码、查找错误或进行代码优化等。这一功能通常基于人工智能算法理解编程语言和开发者的意图，并提供相应的建议或自动化部分任务以提高效率。 在使用智谱API接口时，需要遵循以下步骤： 1. 获取API密钥：首先需在智谱技术平台上注册账号并创建应用来获取API密钥。 2. 理解API文档：开发者必须仔细阅读各种接口的输入输出规范、参数设置以及错误处理等信息。 3. 编写代码：根据API文档使用Java语言编写调用代码，包括设置请求格式和携带必要参数等操作。 4. 调用API接口：将编写的代码部署到服务器或本地环境，并通过网络请求调用相应接口。 5. 处理响应结果：在完成API接口的调用后，需要根据返回的数据进行相应的处理工作，包括数据解析、错误处理和展示等步骤。 6. 集成到应用中：将API接口的逻辑与处理结果集成至自己的应用程序以实现最终功能。 通过上述流程，开发者能够利用智谱技术提供的强大人工智能能力来增强自身应用的功能，并为用户提供更加丰富且智能化的服务体验。
     
  • 目标识别与Yolov8结合的人工智能界面（基于PyQt5）
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    本项目将目标识别技术与YOLOv8算法相结合，并利用Python PyQt5库开发出一个直观且高效的人工智能操作界面，适用于多种图像和视频中的对象检测场景。 使用PyQt5进行界面编写，并通过调用Yolov8进行图片或视频的识别。