Advertisement

基于K210的图像识别与Yolov2应用

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

简介：
本项目利用K210硬件平台结合YOLOv2算法实现高效准确的图像识别系统，适用于物体检测等应用场景。 【K210】火焰识别和yolo_v2目标检测（带数据集和模型），使用近2000张图片进行测试，实测效果良好。模型部署在K210平台时可以达到30帧的处理速度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于K210的图像识别与Yolov2应用
    优质
    本项目利用K210硬件平台结合YOLOv2算法实现高效准确的图像识别系统，适用于物体检测等应用场景。 【K210】火焰识别和yolo_v2目标检测（带数据集和模型），使用近2000张图片进行测试，实测效果良好。模型部署在K210平台时可以达到30帧的处理速度。
     
  • 基于Yolov2的头盔识别与K210端侧部署的深度学习课程设计/比赛项目
    优质
    本项目为一门深度学习课程设计/比赛项目，采用YOLOv2模型进行头盔识别，并利用K210硬件完成端侧部署，旨在培养学生的实际应用能力。 本资源基于K210端侧平台部署头盔识别模型。资源包包含已训练好的kmodel格式的模型文件，可以直接在K210平台上使用，并且还提供了课程设计报告（PDF版）以及答辩PPT。
     
  • 基于LabVIEW的车牌图像识别技术的研究与应用
    优质
    本研究致力于利用LabVIEW平台开发高效的车牌图像识别系统，探讨其在交通管理、安全监控等领域的应用价值及技术挑战。 本段落提出了一种结合虚拟仪器与机器视觉技术的汽车牌照识别方法，并使用IMAQ Vision工具包在LabVIEW平台上开发了车牌图像识别系统。文中详细介绍了该系统的图像预处理、车牌定位、字符分割及字符识别的具体步骤和技术细节。实验结果表明，此方法是可行且有效的，能够准确地进行车牌和字符的识别工作。
     
  • 基于YOLOv2的猫狗视频识别（MATLAB实现）
    优质
    本研究采用YOLOv2算法，在MATLAB平台上实现了对猫和狗视频的实时目标检测与分类。通过优化模型参数，提高了识别精度及速度。 本实例展示了如何使用Yolov2模型进行猫狗视频的实时检测，并通过K-means聚类来确定锚框的数量和大小。此外，还利用了不同模型来进行特征提取。
     
  • 基于数字图像处理的文字识别应用
    优质
    本研究聚焦于利用先进的数字图像处理技术实现高效、准确的文字识别应用，涵盖预处理、特征提取及机器学习模型训练等关键技术环节。 本段落主要介绍了模式识别中的文字识别原理，并对分类器的具体实现进行了详细剖析。此外，还系统地列举了常见的文字识别方法。
     
  • 基于STM32F407的送药小车，K210识别与OpenMV巡线
    优质
    本项目设计了一款基于STM32F407微控制器的智能送药小车，结合K210芯片的人脸识别技术和OpenMV的自动循迹功能，实现了精准导航和安全药物配送。 基于STM32F407的送药小车采用K210进行识别，并使用OpenMV进行巡线导航。以下是几个相关的研究题目：
     
  • 基于TensorFlow的图像识别
    优质
    本项目利用TensorFlow框架开发图像识别系统，通过深度学习技术实现对图像内容的理解与分类。 本资源为手写数字识别程序，图片集包含在压缩包内，并经过本人验证确认可用。
     
  • 基于TensorFlow的猫狗图像识别与分类_AlexNet CNN模型应用
    优质
    本项目采用TensorFlow框架实现AlexNet卷积神经网络（CNN）模型，专注于猫狗图像数据集的训练与分类，以提升图片识别准确率。 使用AlexNet网络模型对猫狗图片数据集进行训练，并保存该模型以实现猫狗图片的识别分类。
     
  • TensorFlow的安装与图像识别应用：训练个性化图像识别模型.pdf
    优质
    本PDF教程详细介绍了如何在计算机上安装TensorFlow，并利用该框架开发和训练个性化的图像识别模型。通过实际案例分析，帮助读者掌握使用TensorFlow进行图像识别的应用技巧。 在Ubuntu系统上安装TensorFlow，并进行图像识别应用的开发以及训练自己的图像识别模型（基于2016年版本）。
     
  • Book-Identifier：基于Matlab的书架图像书籍识别应用
    优质
    Book-Identifier是一款利用Matlab开发的应用程序，专为从书架图片中快速准确地识别和分类书籍而设计。 图书标识符是一个Matlab应用，旨在从书架图像中识别书籍。该项目是大学计算机视觉课程的一部分，并且该存储库包含了测试代码的Matlab应用程序、描述项目的网页以及详细的PowerPoint演示文稿与PDF报告。 尽管许多网站提供了基于评论的排名系统来推荐书籍，但是实体书店却难以获取这些信息。在本项目中，我们开发了一套能够从书架照片识别出书籍名称的技术，并且可以利用互联网提供的数据资源为客户提供更加全面的信息服务。我们的技术可以从图片中提取书籍脊背的文字部分、将文字与背景分离并进一步将其分割成单个字符；此外还提供了一个实现方案用于训练分类器以完成字符的识别任务。 对于图像中的书名分段处理，我们提出了一种适用于大多数情况的方法，并且实现了相应的算法。为了能够准确地把各个孤立的字符组合成为完整的单词单位，我们也设计并实施了新的技术解决方案来解决这一挑战性问题。