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由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories 1.研究的背景随着电动车的普及和使用，电动车头盔的佩戴问题日益引起人们的关注。佩戴头盔是保障骑行者安全的重要措施，但是很多骑行者在骑行过程中没有佩戴头盔，这给他们的安全带来了巨大的风险。因此，开发一种高效准确的电动车头盔佩戴检测系统对于提高骑行者的安全意识和减少交通事故具有重要的意义。 目前，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的进展。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，具有实时性和准确性的优势。然而，传统的YOLO算法在电动车头盔佩戴检测方面存在一些问题，如检测精度不高、漏检率较高等。因此，对YOLO算法进行改进，提高电动车头盔佩戴检测的准确性和 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 基于Stemblock+shufflenet改进YOLOv5的垃圾分类检测系统 1.研究背景与意义垃圾分类是一项重要的环保任务，旨在减少垃圾对环境的污染和资源的浪费。随着城市化进程的加快和人口的增长，垃圾问题日益突出，传统的垃圾分类方式已经无法满足需求。因此，开发一种高效准确的垃圾分类检测系统具有重要的现实意义。 近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破，特别是目标检测算法的发展。其中，YOLO（You Only Look Once）是一种快速且准确的目标检测算法，已经被广泛应用于各种场景。然而，传统的YOLO算法在垃圾分类任务中存在一些问题，如对小尺寸垃圾的检测效果较差，对于垃 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories 1.研究背景与意义随着电力行业的快速发展，电力杆塔的数量不断增加。电力杆塔作为电力输送的重要设施，其识别和检测对于电力行业的安全和运行至关重要。然而，由于电力杆塔的复杂形状和多样性，传统的识别方法往往难以准确地识别和检测电力杆塔，这给电力行业带来了很大的挑战。 近年来，深度学习技术的快速发展为电力杆塔的识别和检测提供了新的解决方案。其中，YOLOv7是一种基于深度学习的目标检测算法，其具有高效、准确和实时的特点，被广泛应用于各个领域。然而，由于电力杆塔的特殊性，传统的YOLOv7算法在电力杆塔的识别和检测上存在一些问题，如准确率不高、漏检和误检等。 为了解决这些问题，本研究提出了一种基于Swi ...

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由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景计算机视觉作为计算机学科的一大分支,在近些年的发展十分迅速。图像识别也从最开始进行简单的数字和形状识别发展到了现在对各种复杂物体的识别。其中我们最熟悉的便是计算机对于人脸的识别,近些年大数据和深度学习网络的高速发展,给人脸的识别提供了极佳的发展环境,加上越来越多的开源数据库的成立,对于人脸识别的研究在近几年达到高潮。人脸年龄识别是人脸识别问题的一个子集,人脸的年龄估计有比较广泛的应用范围,人脸是一个随时间变化的属性,年龄的变化可能会给常规的人脸识别带来误差,增加人脸识别的误识率,这种情况就可以根据年龄估计系统快速对人脸属性进行年龄归类,然后对系统中储存的图像进行年龄修正,允许部分 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories 1.研究背景与意义近年来，随着互联网和计算机技术的快速发展，人们对于基于Web的应用程序的需求也越来越高。在各个领域中，基于Web的应用程序已经成为了一种重要的工具，为人们提供了便利和效率。同时，随着生物技术的不断发展，活菌检测也成为了一个重要的研究领域。 活菌检测是指对于样本中的活菌进行鉴定和检测的过程。在医学、食品安全、环境监测等领域中，活菌检测都是非常重要的任务。传统的活菌检测方法往往需要耗费大量的时间和人力，而且存在着一定的误差。因此，开发一种基于Web的活菌检测系统，能够提高检测的准确性和效率，具有重要的意义。 在活菌检测领域中，YOLOv5是一种非常流行的目标检测算法。YOLOv5 ...

由于图床过期，图片无法正常显示，有图阅览请移步以下Gitee/Github网址，文末获取【源码和部署教程】或者通过以下Gitee/Github的文末邮件获取Gitee(推荐国内访问): https://gitee.com/qunmasj/projectsGithub(推荐国外访问): https://github.com/qunshansj?tab=repositories# 1.研究背景目前缺少针对西南喀斯特山区作物种植地块破碎和多云雾天气导致影像存在阴影进而影响作物遥感识别精度等问题的研究，上述研究也未能找到较好消除杂草对作物植株识别影响的方法。此外,西南喀斯特山区作物种植空间分布较分散，生长情况复杂，如何灵活、快速、准确和高效地进行特色经济作物精准识别和长势监测也是亟待解决的问题。鉴于此,在已有研究的基础上，本文以贵州省安顺市现代高效农业示范园区的特色农作物山药种植区域为研究区,采用大疆Phantom3 SE四旋翼无人机采集正射影像（DOM)，通过颜色参数、纹理特征以及几何大小等特征参数,对山药植株信息进行提取,以期获得—种有效提取山药种植信息的方法，为喀斯 ...

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