人工智能在人流量检测领域的应用逐渐成为现实，其中基于深度学习的方法在准确性和效率上取得了显著的进步。本文将介绍一种基于深度学习的人流量检测技术，并提供相关代码实现。该技术可广泛应用于城市规划、商场运营...【查看原文】
智能视觉检测瑕疵缺陷已成为一个有着高度直接影响的有趣且具有潜力的研究领域，特别是在视觉检测领域，深度学习技术已成为此任务的最佳方法。深度学习技术可以通过训练图像数据集来提供一个可以检测表面异常的模型。在一些工业中，通过表面检测或材料检测中的杂质是质量控制的一步。通常，这个检查过程需要质检人员手动检查表面，也需要训练质检人员识别整个复杂缺陷范围，但对于智能制造时代来说，这是耗时、低效的，可能会导致生产等待时间，甚至偶尔错误分类缺陷，导致客户投诉或领域故障，从而导致产品召回等问题。过去，传统的机器视觉检测足以
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AI工业爬虫 2023-07-24
在现代农业中，杂草是对农作物生长和产量的严重威胁。传统的杂草识别方法需要大量的人力和时间，效率低下。然而，随着深度学习技术的快速发展，利用深度神经网络实现杂草识别变得可行。本文将介绍基于深度学习的杂草
柠檬味拥抱 2023-06-21
链接：https://pan.baidu.com/s/1zUtp4xrLL0__4BGh8yXsEQ?pwd=ox9f 提取码：ox9f利用深度学习进行图像检测和特征提取是近年来的研究热点。本书通过系统总结 外路面裂缝病害自动识别和提取的相关成果，详细介绍深度学习的相关理论，构建改进残差网络与注意力机制的语义分割网络，结合双注意力机制的语义分割网络，基于高分辨率模型的裂缝病害图像分类和分割网络，以及基于可变形单步多框目标检测的裂缝检测模型，对裂缝病害图像进行分类与分割提取，可以大幅提升裂缝的分类与识别精度
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没有名字如何行走江湖 2023-09-13
基于深度学习的目标检测系统实现是一个涉及计算机视觉和机器学习的复杂项目。这种系统通常用于识别和定位图像或视频中的一个或多个目标对象。以下是实现这一目标的基本步骤：系统设计概要引言目标检测的重要性和应用场景深度学习在目标检测中的作用系统目标和预期成果相关工作传统目标检测方法深度学习技术在目标检测中的应用现有研究的局限性和改进空间研究方法数据收集（图像或视频数据集）数据预处理（图像格式化、归一化）深度学习模型的选择和设计（如CNN）实验设计实验设置（数据集、评价指标）模型训练过程结果评估方法（如准确率、召回率
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邝煜云 2024-01-03
车牌识别具有广泛的应用前景，基于传统方法的车牌识别效果一般比较差，随着计算机视觉技术的快速发展，深度学习的方法能够更好的完成车牌识别任务。 本文提供了车牌识别方案的部署链接，您可以在网页上体验该模型的效果：车牌识别方案在线体验本文介绍了使用PaddleOCR完成车牌识别任务的方法，其检测效果如下图：原图如下：检测结果如下：目录一、概述 二、使用1、数据集准备2、检测模型3、识别模型4、模型导出5、联合推理 三、总结附录：一、概述 基于深度学习的车牌识别任务可以拆解为2个步骤：车牌检测-车牌识别。其中车牌检
AI精品课程搬运工 2023-05-29
NocoBase 系列教程通过循序渐进的功能升级，你将打造一个强大的管理系统，让团队协作更高效、流程更智能。
NocoBase 2024-12-25
Shell 脚本编程基础：变量， 定义一个变量时不需要指定类型，直接赋值即可。变量名由字母、数字或下划线组成，但不能以数字开头。
code_abc 2024-12-25
Linux Debian12基于ImageMagick图像处理工具编写shell脚本用于常见图片png、jpg、jpeg、webp、tiff格式批量转PDF文件，”多个图片分开生成多个PDF文件“或者
星如雨落 2024-12-25
SoEasyPack 不需要复制嵌入式包，也不必再二次瘦身,一次打包理论上就是最小依赖文件数， 用简易的方式复制你的python项目并自动精准匹配环境依赖，并且可以生成一个exe启动项目
用户6243997643404 2024-12-25
Fake Coding 能够让你在双手完全离开键盘的情况下，依然看起来像是在拼命编码。开启后，它会根据当前的文本内容，从头开始逐字地“模拟输入”，给人一种你还在疯狂敲代码的错觉。
我不叫王小红 2024-12-25
在现代 Web 开发中，JavaScript 提供了多种方法来与浏览器窗口进行交互，包括最大化和最小...
打野赵怀真 2024-12-25
在现代网页设计中，使图片宽度自适应是一个常见的需求。无论是为了响应式设计，还是为了确保图片在不同设备...
zhi乎接口x-zse-96签名的代码提取和环境补全流程。本文描述了详细的分析流程和补全流程。算是比较常见的补全思路。
徐徐子 2024-12-25
沿袭我们的月度发布传统，极狐GitLab 发布了 17.7 版本，该版本带来了通过特定 MR Label 实现 Mono 场景下多仓 MR 的关联（JH-only）、新的计划者用户角色、在 UI 上
极狐GitLab官方 2024-12-25
背景： 前几篇学习了元服务，后面几期就让我们开发简单的元服务吧，里面丰富的内容大家自己加，本期案例 仅供参考 先上本期效果图 ，里面图片自行替换 效果图1完整代码案例如下： Index ExpertI
JasonYin 2024-12-25
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