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计算机设计大赛 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv
文章目录 0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络4 Yolov55 模型训练6 实现效果7 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 **基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测 ** 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:4分工作量:3分创新点:4分 🧿 更多资
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用 Unity 实现的安检模拟小游戏源码,通过安检设备 (扫描仪) 检查乘客的随身物品 根据禁止名单对乘客做出判断是否允许通行
介绍 用 Unity 实现的安检模拟小游戏 软件版本 Unity 2019.4.9f1 (64-bit) Visual Studio 2019 游戏玩法 在游戏中你将扮演一名安全检查员 通过安检设备 (扫描仪) 检查每位乘客的随身物品 根据禁止名单对乘客做出判断:允许通行或者下令逮捕 游戏效果 游戏截图 主界面截图 游戏内容截图 游戏结算截图 更新实现进度 11-2
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5G+AI开花结果,助力智慧安检落地
“请带包的乘客过机安检!”,深圳地铁、腾讯共同打造的5G+AI智慧安检辅助系统亮相福田枢纽站,进一步解放了人力,提高安检效率,为交通安全保驾护航,让智慧出行成为现实。 传统的安检设备均为人工肉眼辨识,物品的放置角度在成像时,容易出现盲区。安检员在长时间高强度的工作中难免发生遗漏和出错,一旦发生事故,后果不堪设想。 而5G+AI智慧安检辅助系统通过分屏方式接入安检机,对安检机拍摄的照片进
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5G+AI开花结果,助力智慧安检落地
“请带包的乘客过机安检!”,深圳地铁、腾讯共同打造的5G+AI智慧安检辅助系统亮相福田枢纽站,进一步解放了人力,提高安检效率,为交通安全保驾护航,让智慧出行成为现实。 传统的安检设备均为人工肉眼辨识,物品的放置角度在成像时,容易出现盲区。安检员在长时间高强度的工作中难免发生遗漏和出错,一旦发生事故,后果不堪设想。 而5G+AI智慧安检辅助系统通过分屏方式接入安检机,对安检机拍摄的照片进
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竞赛选题 深度学习YOLO安检管制物品识别与检测 - python opencv
文章目录 0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络4 Yolov55 模型训练6 实现效果7 最后 0 前言 🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 🚩 **基于深度学习YOLO安检管制误判识别与检测 ** 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数:4分工作量:3分创新点:4分 🧿 更多资
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