识别系统专题

LabVIEW焊缝视觉识别系统

随着自动化技术的发展，焊接工艺也在向智能化和自动化转型。介绍了一种基于LabVIEW开发的自动化焊接机器人视觉识别系统，用于提高焊接质量和效率，特别适用于复杂或危险环境下的操作。项目背景在传统焊接工艺中，焊接质量和效率受到人为操作的限制，且在危险或复杂环境中的应用存在安全风险。能自动识别焊缝位置并精确执行焊接任务的机器人系统，既可以提高生产效率，又能确保操作安全。系统组成及

AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统

项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统，利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本，在保证较高精度的同时，能够提供更快的检测速度，非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架：PyTorch目标检测算法：YOLOv4-tiny编程语言：Python硬件加速：G

YOLOv5课堂行为识别系统+GUI界面

课堂行为检测 gui/课堂行为识别系统/YOLOv5课堂行为识别/ yolov5/opencv/计算机视觉/python程序/深度学习/pytorch 数据集+标注/配置好环境程序可直接运行/带UI界面/代码+数据集/代码+数据集［功能］图片识别/视频识别/摄像头识别损失/准确率等数据可在tensorboard中查看［种类］可识别hand-raising/reading/writi

助力航运管理数字智能化，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建江面河道运输场景下来往航行船只自动检测识别系统

在全球化浪潮的推动下，物流行业作为连接世界的桥梁，其快速发展与进化不仅重塑了国际贸易的格局，更深刻影响着全球贸易金融的进程。其中，海运作为大宗商品跨国、全球化贸易的支柱性运输方式，其重要性不言而喻。随着各国对航海运输的重视日益加深，构建世界级一流的海运队伍与港口设施已成为共同的目标。然而，传统的海运管理模式往往受限于工业化思维的束缚，缺乏数字化、智能化的技术支撑，难以适应快速变化的市场需求与竞争态

探索分析文档布局，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建大规模文档数据集DocLayNet场景下文档图像布局智能检测分析识别系统

随着数字化和信息化的快速发展，大量的文档（如合同、报告、表格、发票等）以电子形式存在，这些文档中包含了丰富的信息。然而，这些信息往往以非结构化的形式存在，难以直接被计算机程序理解和处理。文档布局分析任务的目的就是将这些非结构化的文档转换为结构化的数据，从而使得计算机能够自动地理解、分类、检索和处理这些文档中的信息。为了推动文档布局分析技术的发展，需要一个大规模、多样性、高质量的数据集来训练和评

基于Spring Boot的文字识别系统

前端使用html+css+js，后端使用Spring Boot，数据库使用mysql，识别算法有两个，一个是使用百度OCR接口，一个是自己写一个python，用flask包装。其中百度OCR接口可以去免费申请，然后把appid、apikey、secretKey填入application.properties即可 application.properties spring.appl

基于Open Cv的数字图像手势识别系统，Python编程实现，可以识别以下6种手势，含代码和报告

该项目的目标是设计并实现一个能够实时识别特定手势的系统。系统将使用OpenCV库来捕获视频流，并通过图像处理技术来识别特定的手势。具体来说，系统将识别以下六种手势：挥手 - 手掌水平移动。握拳 - 手指全部弯曲成拳头。坐起 - 模拟做仰卧起坐的动作。下蹲 - 下蹲动作。站立 - 从坐姿或蹲姿站起来。推举 - 推举动作（如俯卧撑的顶点）。技术栈 Python 作为主要编程语言。Open

Deep Learning学习之卷积神经网络（文字识别系统LeNet-5）

部分预备知识可以先看博文，统一了一些专业名词。原文摘自，在此文中对原文增加了一些注释和修改，统一了与之前博文的专业名词说法，有助于理解。！！！如果读者发现一些数学符号后面有一些奇怪的竖线，那是CSDN的Latex除了问题，大家自行过滤。在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征

基于YOLO V8的PCB缺陷检测识别系统（python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码）

数据集准备：收集并标注PCB缺陷的图像。模型训练：使用YOLO v8框架训练一个模型来识别这些缺陷。GUI开发：利用PyQt5创建一个用户友好的图形界面。模型部署：在GUI中集成训练好的模型，使用户能够上传PCB图像并得到缺陷检测的结果。下面是对这个项目的简要介绍以及一个简单的代码示例，包括了训练代码和GUI界面的基本结构。项目简介 1. 数据集准备数据集：收集带有不同PCB

基于python模板的药品名称识别系统设计与实现

博主介绍：大家好，本人精通Java、Python、C#、C、C++编程语言，同时也熟练掌握微信小程序、Php和Android等技术，能够为大家提供全方位的技术支持和交流。我有丰富的成品Java、Python、C#毕设项目经验，能够为学生提供各类个性化的开题框架和实际运作方案。我擅长在JavaWeb、SSH、SSM、SpringBoot+VUE、VUE+FastApi、Python+Djan

海洋生物识别系统+图像识别+Python+人工智能课设+深度学习+卷积神经网络算法+TensorFlow

一、介绍海洋生物识别系统。以Python作为主要编程语言，通过TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对22种常见的海洋生物（‘蛤蜊’, ‘珊瑚’, ‘螃蟹’, ‘海豚’, ‘鳗鱼’, ‘水母’, ‘龙虾’, ‘海蛞蝓’, ‘章鱼’, ‘水獭’, ‘企鹅’, ‘河豚’, ‘魔鬼鱼’, ‘海胆’, ‘海马’, ‘海豹’, ‘鲨鱼’, ‘虾’, ‘鱿鱼’, ‘海星’, ‘海龟

【球类识别系统】图像识别Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow

一、介绍球类识别系统，本系统使用Python作为主要编程语言，基于TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型，通过收集 ‘美式足球’, ‘棒球’, ‘篮球’, ‘台球’, ‘保龄球’, ‘板球’, ‘足球’, ‘高尔夫球’, ‘曲棍球’, ‘冰球’, ‘橄榄球’, ‘羽毛球’, ‘乒乓球’, ‘网球’, '排球’等15种常见的球类图像作为数据集，然后进行训练，最终得到一个识别

基于Pytorch框架的深度学习Vision Transformer神经网络蝴蝶分类识别系统源码

第一步：准备数据 6种蝴蝶数据：self.class_indict = ["曙凤蝶", "麝凤蝶", "多姿麝凤蝶", "旖凤蝶", "红珠凤蝶", "热斑凤蝶"]，总共有900张图片，每个文件夹单独放一种数据第二步：搭建模型本文选择一个Vision Transformer网络，其原理介绍如下： Vision Transformer（ViT）是一种基于Transformer架

基于VIT获取天气信息的RT语音识别系统

基于VIT获取天气信息的RT语音识别系统一，文档简介二，相关准备2.1 天气API平台2.2 postman测试天气API2.3 VIT自定义命令三，代码讲解3.1 LWIP socket 客户端代码获取天气API3.2 VIT识别自定义代码添加3.3 语音识别天气信息四，测试结果五，问题总结5.1 LWIP获取天气失败5.2 VIT LWIP融合内存不足5.3 中文打印

Python开源大模型ChatTTS构建聊天机器人与语音识别系统的好选择

===== 随着人工智能技术的不断发展，开源大模型已成为越来越多开发者关注的焦点。其中，ChatTTS是一个备受瞩目的开源项目，它是一款基于Python的自然语言处理库，可用于构建聊天机器人和语音识别系统。 **项目介绍** ChatTTS是一个开源的语音识别和自然语言处理库，它使用Python编写，基于TensorFlow和NLTK（自然语言工具包）构建。这个项目的主要目标是提供一个易

基于Python的垃圾分类检测识别系统（Yolo4网络）【W8】

简介：垃圾分类检测识别系统旨在利用深度学习和计算机视觉技术，实现对不同类别垃圾的自动识别和分类。应用环境包括Python编程语言、主流深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，以及图像处理库OpenCV等，通过这些工具集成和优化模型，实现高效、精准的垃圾分类，为环境保护和可持续发展提供技术支持。界面图：系统介绍： 1. 网络模型

基于深度学习的鸟类检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码 MX_003期】

简介：基于深度学习的鸟类检测识别系统在当今世界中具有广泛的应用前景。系统不仅可以帮助生态学家和保护人员监测和保护鸟类种群，还能在农业管理、城市生态监测以及科学研究领域发挥重要作用。通过自动化的图像识别技术，可以实现对鸟类种类、数量和行为的精确识别，为环境保护和生态平衡的维护提供有力支持。界面设计：系统设计思路：技术栈和环境配置该系统基于以下技术栈和环境配置开

助力樱桃智能自动化采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下樱桃成熟度智能检测识别系统

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到医疗健康，其影响力无处不在。然而，当我们把目光转向中国的农业领域时，一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上，农业生产仍然大量依赖人力，而非智能机械化。与此同时，国外的农业生产模式早已进入全面机械化的新时代。面对这一现状，我们不禁要思考：如何将AI技术融入农业，引领农业生产走向数字化、智能化？

基于Matlab的BP神经网络的车牌识别系统（含GUI界面）【W7】

简介：本系统结合了图像处理技术和机器学习方法（BP神经网络），能够有效地实现车牌的自动识别。通过预处理、精确定位、字符分割和神经网络识别，系统能够准确地识别各种车牌图像，并在智能交通管理、安防监控等领域发挥重要作用。在智能交通系统中，能够实现对车辆的自动识别和跟踪，提高交通管理效率和准确性。通过识别系统可以收集大量车辆信息，用于交通流量统计、车辆轨迹分析等，为城市规划和资源配置

基于Python+OpenCV+SVM车牌识别系统(GUI界面)【W3】

简介：随着交通管理的日益复杂化和智能化需求的增加，车牌识别系统在安防、智慧交通管理等领域中扮演着重要角色。传统的车牌识别系统主要基于图像处理和模式识别技术，随着计算机视觉技术的发展，基于Python、OpenCV和机器学习算法的车牌识别系统因其灵活性和效率而得到广泛应用。本项目旨在开发一个基于Python、OpenCV和SVM（支持向量机）的车牌识别系统，并

STM32项目分享：车牌号识别系统

目录一、前言二、项目简介 1.功能详解 2.主要器件三、原理图设计四、PCB硬件设计 1.PCB图 2.PCB板打样焊接图五、程序设计六、实验效果七、资料内容项目分享一、前言项目成品图片：哔哩哔哩视频链接： https://www.bilibili.com/video/BV1AJ4m1j7js/?share_source=co

助力草莓智能自动化采摘，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建果园种植采摘场景下草莓成熟度智能检测识别系统

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已经渗透到我们生活的方方面面，从智能家居到自动驾驶，再到医疗健康，其影响力无处不在。然而，当我们把目光转向中国的农业领域时，一个令人惊讶的事实映入眼帘——在这片广袤的土地上，农业生产仍然大量依赖人力，而非智能机械化。与此同时，国外的农业生产模式早已进入全面机械化的新时代。面对这一现状，我们不禁要思考：如何将AI技术融入农业，引领农业生产走向数字化、智能化？

记录大三上学期大数据课程设计：基于Hadoop和Spark的中文手写数字实时识别系统

我整理好了两个百度网盘链接，一个是模型文档和数据，一个是镜像，下载、导入虚拟机即可运行。 github地址：Li-Jihong/big-data: 用来记录大三上学期大数据课程设计：基于Hadoop和Spark的中文手写数字实时识别系统 (github.com) 如果想要该项目的文件，请联系我：2182726049@qq.com并注明来意

Windows 11部署FunASR离线语音识别系统

Windows 11部署FunASR离线语音识别系统官网连接 https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR/blob/main/runtime/docs/SDK_advanced_guide_online_zh.md 1-安装Docker 运行Docker Desktop Installer.exe安装Docker 2-Windows添

基于百度接口的实时流式语音识别系统

目录基于百度接口的实时流式语音识别系统 1. 简介 2. 需求分析 3. 系统架构 4. 模块设计 4.1 音频输入模块 4.2 WebSocket通信模块 4.3 音频处理模块 4.4 结果处理模块 5. 接口设计 5.1 WebSocket接口 5.2 音频输入接口 6. 流程图程序说明文档 1. 安装依赖 2. 运行程序 3. 配置文件 (const

yolov5的口罩识别系统+GUI界面（附代码）

基于YOLOv5模型的口罩识别系统，结合了GUI界面，旨在帮助用户快速、准确地识别图像或视频中佩戴口罩的情况。YOLOv5是一种流行的目标检测模型，具有高效的实时检测能力，而GUI界面则提供了友好的用户交互界面，使得整个系统更易于操作和使用。通过该系统，用户可以上传图像或者选择视频进行口罩识别，系统会使用YOLOv5模型自动检测图中人脸并判断是否佩戴口罩。识别结果将会在界面上直观显示，同时