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车牌号识别是智能交通系统中的重要组成部分，对于实现自动化车辆管理、交通流量控制、违章车辆追踪等功能具有重要意义。在OpenCV中，使用Python编程语言实现车牌号识别课题的目的与意义在于提高我们对图像处理和计算机视觉技术的理解，并解决实际应用中的问题。通过识别违章车辆的车牌号，可以实现对违章行为的追溯和处罚，通过分析车牌号与车辆类型、颜色等信息的关系，可以预测交通流量和道路拥堵情况，为交通规划提供依据。注：该资源中车牌号来源于网络，可以根据需要进行更改，另外也可提供文档与PPT可供参考学习。PPT在资源中未展示，如有需要私信博主免费分享，能帮助到大家就好，不明白的地方也可咨询。

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一、什么是多模态（multimodal） 模态指的是数据或者信息的表现形式，如文本、图像、音频、视频等 多模态指的是数据或者信息的多种表现形式，一个信息，它可以存在多种表现形式。 二、为什么会有多模态呢？ 因为人类有多种感官来处理信息：比如听觉、嗅觉、视觉、触觉、味觉等，它们都可以获取并且处理不同形式的信息。 为了让计算机具备分析互联网数据的能力、模拟人类的认知方式，同时处理多个模态数据的多模态信息处理技术应运而生 三、多模态理解 多模态理解是指从多个不同模态（如视觉、听觉、语言等）的数据中提取和融合信息，以便更深入地理解和推断数据的含义。这种跨模态的信息整合能力对于构建更加智能、更加贴近人类认知的人工智能系统至关重要。

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行人检测数据集Citypersons转换好的yolo格式，可直接用于yolo算法进行训练。

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本项目基于YOLOv10深度学习模型，开发了一套生菜生长周期检测系统。系统集成了以下功能：生菜正常生长周期的分类检测，支持从发芽阶段到成熟可收割的五个主要生长阶段（包括发芽阶段、幼苗阶段、结荚期、空壳期和成熟可收割）的实时监测。项目提供了完整的源码、UI界面、训练好的YOLOv10模型以及经过标注的高质量数据集。通过摄像头实时检测，系统能高效识别并分类生菜的当前生长状态，为农业生产过程中的精准管理和自动化决策提供支持。该系统在精准度、实时性和易用性方面具有显著优势，可广泛应用于智能农业种植场景中。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过1510张图片，训练了一个进行生菜生长周期的目标检测模型，准确率高达95.4%。并基于此模型开发了一款带UI界面的生菜生长周期检测系统，可用于实时检测场景中的生菜生长周期，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了生菜生长周期的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基

本项目基于最新的YOLOv10深度学习算法，设计并实现了一套高效的大豆检测系统。该系统以YOLOv10模型为核心，通过训练大豆特定数据集，实现了对大豆目标的精准检测与识别。系统集成了友好的UI界面，支持实时检测功能，可通过摄像头或本地视频进行目标捕捉和动态展示。项目提供完整的源码、模型权重及大豆数据集，并且对训练、验证与测试过程进行了优化，保证高效性与准确性。该系统具有良好的扩展性和通用性，可广泛应用于农业生产、病害监测及收获管理等场景。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过2000张图片，训练了一个进行大豆的目标检测模型，准确率高达98.6%。并基于此模型开发了一款带UI界面的大豆检测系统，可用于实时检测场景中的大豆，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大豆的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行大豆检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度

本系统基于YOLOv10深度学习框架，设计并实现了针对家禽鸡的实时检测系统。通过自建鸡类检测数据集并进行预处理，优化了训练效果，提高了模型的识别精度和泛化能力。系统包含以下功能模块：数据集构建与标注、模型训练与优化、实时视频流检测及结果可视化展示。采用改进的YOLOv10算法，在保留高检测速度的同时提升了小目标识别的精度。用户界面(UI)基于PyQt5开发，实现了摄像头实时检测与标注功能，并同时展示原始视频与检测结果，便于使用者实时监控家禽状态。实验结果表明，模型在检测家禽鸡方面具有高效性与准确性，适用于养殖场环境下的家禽数量统计及健康监测需求。本系统代码、数据集及模型文件均免费开放，旨在为智能化农业管理提供便捷的技术支持。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过大量图片，训练了一个进行鸡的目标检测模型，准确率高达89.1%。并基于此模型开发了一款带UI界面的鸡检测系统，可用于实时检测场景中的鸡，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数

随着农业现代化的发展，种子质量的检测尤为重要，尤其是在花生种子的霉变检测中，传统的人工检查方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。为了提高花生种子霉变检测的准确性和效率，本文提出了一种基于YOLOv10深度学习模型的花生种子霉变检测系统。该系统通过集成最新的YOLOv10模型，实现了对花生种子霉变的高效、精准检测，且具有实时识别和图像处理的功能。 本系统的核心是YOLOv10模型，这是一种改进版的YOLO（You Only Look Once）模型，具备更高的检测精度和速度，尤其在复杂背景下依然能有效地识别目标。首先，我们构建了一个包含霉变花生种子图像的大型数据集，数据集包含了不同霉变程度、角度和光照条件下的花生种子图像，为YOLOv10模型的训练提供了丰富的数据支持。通过数据增强技术，增加了图像的多样性，提升了模型的泛化能力。其次，基于深度学习框架，我们使用PyTorch平台对YOLOv10进行了训练，并针对花生种子的特性进行了参数调优，确保了检测的高准确度。 为了便于用户操作，系统还设计了一个直观的UI界面。用户只需通过界面上传花生种子图像

本项目构建了一个基于YOLOv10深度学习的香蕉成熟度检测系统，旨在实现对香蕉成熟度的自动分类检测。系统以YOLOv10为核心模型，通过训练专用数据集，实现了对6种不同成熟度类别的精确识别（'新鲜成熟','新鲜未熟','过熟','成熟','腐烂','未熟'）。检测系统包括UI界面、实时检测功能，能够在摄像头视频流中识别和分类香蕉的成熟度等级，便于用户快速判断和管理香蕉的成熟状态。包括香蕉成熟度检测数据集、YOLO模型以及前端UI设计，便于二次开发和应用扩展。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过18074张图片，训练了一个进行香蕉成熟度的目标检测模型，准确率高达93.7%。并基于此模型开发了一款带UI界面的香蕉成熟度检测系统，可用于实时检测场景中的香蕉成熟度，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量香蕉的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行香蕉成熟度检测模型的训练，通

该系统基于YOLOv10模型实现了疲劳驾驶检测，通过实时分析驾驶员的面部特征（如打哈欠、闭眼、睁眼等）来识别其疲劳状态。系统包含了四个主要部分：数据集、YOLOv10模型、用户界面（UI）和完整的可运行环境。数据集通过标注不同疲劳状态的面部图像进行训练，YOLOv10模型在此基础上进行目标检测，实时判断驾驶员的疲劳情况。用户界面提供实时视频显示和警报功能，及时提醒驾驶员注意休息。系统可在车载设备上运行，支持GPU加速，确保高效的实时检测和响应。该系统能够有效预防疲劳驾驶，提高行车安全性。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过16,246张图片，训练了一个进行疲劳驾驶的目标检测模型，疲劳驾驶准确率高达96.8%。并基于此模型开发了一款带UI界面的疲劳驾驶检测系统，可用于实时检测场景中的疲劳驾驶，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。

本文提出了一种基于YOLOv10深度学习的昆虫分类检测系统，旨在实现十种常见农业害虫的高效识别和实时监测。系统使用了YOLO昆虫分类检测数据集，对草地贪夜蛾、豆荚斑螨、红蜘蛛、稻瘿蚊、稻纵卷叶螟、稻飞虱、稻水象甲、麦穗象、白背飞虱和黄稻螟等10种昆虫类别进行精确分类。通过YOLOv10模型的训练与优化，结合UI界面，用户可在检测过程中实时查看分类结果。系统应用深度学习目标检测算法，使昆虫识别和监控在准确性和效率上达到优化效果。系统适用于农业领域的害虫检测与管理，可在无人机、摄像头等设备上实时部署，为农业防治提供智能化解决方案。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过1000张图片，训练了一个进行昆虫分类的目标检测模型，准确率高达89.9%。并基于此模型开发了一款带UI界面的昆虫分类检测系统，可用于实时检测场景中的昆虫，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量昆虫的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练

本文基于YOLOv10深度学习框架，通过2486张图片，训练了一个进行草坪杂草的目标检测模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的杂草检测系统，可用于实时检测场景中的杂草，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量杂草的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行杂草检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度。 3) 实时检测与UI展示：利用摄像头实时捕捉图像输入系统，经过YOLOv10模型处理后快速识别杂草区域，同时在用户界面上同步显示检测结果和警报信息。 4) 系统集成与部署：该系统实现了从数据采集、模型加载到检测结果输出的全自动流程，支持不同设备平台上的应用部署，确保检测系统能够24小时稳定运行。

摘要 基于YOLOv10模型的口罩实时检测系统集成了深度学习、目标检测和实时数据处理的优势，为火灾监测提供了一种高效的解决方案。本文设计并实现了口罩实时检测系统，该系统包括了是否佩戴口罩的数据集、YOLOv10模型、用户界面（UI）和完整的可运行环境。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过7959张图片，训练了一个是否佩戴口罩的目标检测模型，准确率高达95.3%。并基于此模型开发了一款带UI界面的口罩检测系统，可用于实时检测场景中的人群是否佩戴口罩，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行火焰烟雾检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度。 3) 实时检测与UI展示：利用摄像头实时捕捉图像输入系统，经过YOLOv10模型处理后快速识别是否佩戴口罩，同时在用户界面上同步显示检测结果和警报信

本文基于YOLOv10深度学习框架，通过2255张图片，训练了一个进行火焰烟雾的目标检测模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的植物病害检测系统，可用于实时检测场景中的植物，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量植物病害的样本数据（30个种类），涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行植物病害检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度。 3) 实时检测与UI展示：利用摄像头实时捕捉图像输入系统，经过YOLOv10模型处理后快速识别植物病害区域，同时在用户界面上同步显示检测结果和警报信息。 4) 系统集成与部署：该系统实现了从数据采集、模型加载到检测结果输出的全自动流程，支持不同设备平台上的应用部署，确保检测系统能够24小时稳定运行。

免费项目包含： 确保项目可以运行（图片识别、视频识别、摄像头实时识别和结果保存）。 训练好的pt模型文件 完整的ui界面 完整代码 环境配置教程 训练结果分析图 软件主要功能 1. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测； 2. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息; 3. 支持图片或者视频的检测结果保存； 火焰与烟雾的快速检测对于早期火灾预警具有重要意义。基于YOLOv10模型的火焰烟雾实时检测系统集成了深度学习、目标检测和实时数据处理的优势，为火灾监测提供了一种高效的解决方案。本文设计并实现了一个火焰与烟雾的实时检测系统，该系统包括了火焰与烟雾数据集、YOLOv10模型、用户界面（UI）和完整的可运行环境。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过6744张图片，训练了一个进行火焰烟雾的目标检测模型，准确率高达93.2%。并基于此模型开发了一款带UI界面的火焰烟雾检测系统，可用于实时检测场景中的火焰及烟雾，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。

MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域中广泛使用的手写数字数据库，包含 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片，每张图片为 28x28 像素的灰度图像，代表数字 0 到 9，MNIST 数据集的各个部分：训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签。

用于图像检测(YOLO)的C++版本的包pri

开学时主动被动的文献以及笔记

复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》 Neural Networks and Deep Learning 这本书的ppt，可以免费下载。 作者已经提供了免费公开的下载和获取途径，为：https://nndl.github.io/ 全书内容 pdf免费下载链接 ： https://nndl.github.io/nndl-book.pdf 却被有些网友用来做收费获利的途径，请尊重原创、尊重知识成果 邱锡鹏教授的主页 https://xpqiu.github.io/

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四大类垃圾，有害垃圾、可回收垃圾、厨余垃圾、其他垃圾，共四千张左右，包含小米电池等不寻常的垃圾，适用于2025工程实践与创新能力大赛。

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使用 PyTorch 实现 AlexNet 进行 MNIST 图像分类

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分为了九个类别，手工核验确保正确性，只标注了交通信号灯的发光部分，共3000张左右的图片和标注。 0 Green Circle 1 Green Straight 2 Green Right 3 Green Left 4 Red Circle 5 Red Straight 6 Red Right 7 Red Left 8 Red Back

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背景：随着智能可穿戴设备和物联网技术的发展，基于惯性测量单元（IMU）的数据采集和分析在人体运动研究领域变得越来越重要。IMU传感器能够捕捉到加速度、角速度和磁场等信息，这些数据可以用来识别和分类人体运动模式。在这个项目中，设计并实现一个机器学习算法，用于自动分类不同的人体运动。 数据集： 使用人体运动数据集，该数据集通过一个具有加速度计和陀螺仪的IMU收集，包含12种运动模式（如走路、上楼、下楼等）的传感器数据，每种运动模式都有相应的标签。

蝗虫优化算法 (Grasshopper Optimization Algorithm, GOA) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，由Saremi等人于2017年提出。GOA模拟了蝗虫群的觅食、迁徙和社会互动行为，用于解决复杂的优化问题。 GOA的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“蝗虫”。 社会引力：通过模拟蝗虫之间的吸引力和排斥力，引导解的移动。 边界约束：确保解在可行解空间内，避免无效解。 更新位置：根据社会引力和边界约束，更新每个解的位置，逐步逼近最优解。 优点包括： 强大的探索能力：GOA能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现

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狐狸优化算法 (Fox Optimization Algorithm, FOX) 是一种基于群体智能的元启发式优化算法，它模拟了狐狸的捕食行为、社会互动和环境适应能力，用于解决复杂的优化问题。 FOX的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一只“狐狸”。 捕食行为：模拟狐狸在捕食时的搜索和攻击策略，用于探索解空间。 社会互动：通过模拟狐狸之间的信息传递和社会互动，增强种群多样性。 环境适应：模拟狐狸对环境变化的适应能力，动态调整搜索策略。 优点包括： 强大的探索能力：FOX能够有效地探索解空间的不同区域。 灵活性：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 快速收敛：通常能够在较少迭代次数内找到较好的解。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

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深度学习类VGG16图片分类与LSTM时序数据分类

本项目是python对AlexNet网络训练的实现，AlexNet由5个卷积层和3个全连接层组成，其中卷积层使用ReLU激活函数，全连接层使用Dropout技术来减少过拟合。网络的输入是224x224x3的RGB图像，输出是1000个类别的概率分布，对应于ImageNet数据集中的1000个类别。 关键特性： 1.ReLU激活函数：相比于传统的Sigmoid或Tanh激活函数，ReLU在正区间内平滑且计算效率高，有助于加速训练过程。 2.Dropout技术：通过随机丢弃一部分神经元来防止网络过拟合。 3.数据增强：通过随机变换训练图像（如缩放、裁剪、颜色变换等）来增加数据的多样性。 4.GPU加速：AlexNet是第一个大规模使用GPU进行训练的网络，显著提高了训练效率。 使用方法： 1.配置程序所需库文件，见编译器提醒 2.启动AlexNet_train.py 3.程序自动获取数据，存储在Data文件夹中，如需利用自己的数据请修改dataloader 4.在AlexNet_train.py中可以修改训练轮数与CUDA使用 5.存储模型在AlexNet文件夹下的.model文件

禁忌搜索优化算法 (Tabu Search, TS) 是一种基于局部搜索的元启发式优化算法，由Fred Glover于1986年提出。TS通过引入“禁忌表”来避免重复搜索已经访问过的解，从而跳出局部最优解，寻找全局最优解。 TS的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一个初始解。 邻域搜索：在当前解的邻域内寻找更好的解。 禁忌表：记录已经访问过的解或移动操作，避免重复搜索。 ** aspiration criteria**：当找到的解比当前最优解更好时，即使该解在禁忌表中，也可以接受。 更新：根据搜索结果更新当前解和禁忌表。 优点包括： 避免局部最优：通过禁忌表机制，TS能够有效地避免陷入局部最优解。 灵活性：适用于多种优化问题，包括组合优化和连续优化。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

生物地理学优化算法 (Biogeography-Based Optimization, BBO) 是一种基于生物地理学原理的元启发式优化算法，由Dan Simon于2008年提出。BBO通过模拟物种在不同栖息地之间的迁移过程来搜索最优解，适用于解决复杂的优化问题。 BBO的工作机制主要包括： 初始化：随机生成一组初始解，每个解代表一个“栖息地”。 适应度评估：根据目标函数计算每个栖息地的适应度值。 迁移操作：高适应度栖息地向低适应度栖移居，模拟物种迁移过程，更新解。 突变操作：引入随机突变以增加种群多样性，防止早熟收敛。 优点包括： 全局搜索能力：BBO能够有效地探索解空间的不同区域。 鲁棒性强：适用于多种优化问题，包括连续和离散优化。 易于实现：算法设计直观，易于编程实现。

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通过永磁同步电机的机械运动方程，把采样点拟合成一条直线，斜率和截距对应着负载的转动惯量和转矩。文件包含粒子群算法的基本内容包括：计算适应度、寻优更新等。需要将电机的角速度和电磁转矩作为输入进行计算。

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