基于YOLOv5s的电动车入梯识别系统（数据集+权重+登录界面+GUI界面+mysql）
1.UI界面 本人训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务，并搭配了GUI检测界面，支持权重选择、图片检测、视频检测、摄像头检测、识别结果拍照和在线标注数据集等功能。 2.注册登录 并且为用户提供了登录注册功能，使用mysql数据库进行存储和校验。 3.算法准确率 训练的模型准确率在98.6%左右。 4.数据集 本数据集用于...
课堂行为动作识别数据集
一共8884张图片 xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。 本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...
管理能力学习笔记五：识别团队角色，因才施用
识别团队角色，因才施用，需要做到以下三点 扬长避短 人岗匹配 将合适的人放在合适的位置 人才多样化 团队需要各式各样的人才，才能高效配合 如何做到上述三点 团队角色的概念 如何判断员工的角色 鞭策者 优势 充满干劲内驱力强喜欢竞争和高目标 劣势 忽视他人感受给人造成压力看重眼前利益 协调者 优势 成熟自信澄清目标/优先级调配资源掌控全局 劣势 操控他人不擅长亲力亲为 外交家 优势 外向、热情善于拓展...
Python路面车道线识别偏离预警
前言 这篇博客针对《Python路面车道线识别偏离预警》编写代码，代码整洁，规则，易读。 学习与应用推荐首选。 运行结果 文章目录 一、所需工具软件 二、使用步骤 1. 主要代码 2. 运行结果 三、在线协助 一、所需工具软件 1. Python 2. Pycharm 二、使用步骤 代码如下（示例）： import osfrom PyQt5....
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之二 简单人脸检测添加戴眼镜效果
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之二 简单人脸检测添加戴眼镜效果 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之二 简单人脸检测添加戴眼镜效果 一、简单介绍 二、简单人脸检测添加戴眼镜效果实现原理 三、简单人脸检测添加戴眼镜效果案例实现简单步骤 四、注意事项 一、简单介绍 Py...
课堂行为动作识别数据集
一共8884张图片 xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通 动作类别一共8类。 全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。 本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件...
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之十二 简单人脸识别
Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之十二 简单人脸识别 目录 Python 基于 OpenCV 视觉图像处理实战 之 OpenCV 简单人脸检测/识别实战案例 之十二 简单人脸识别 一、简单介绍 二、简单人脸识别实现原理 三、简单人脸识别案例实现简单步骤 四、注意事项 附录： 一、cv2.data.haarcascades 目录下，一些文...
计算机视觉——OpenCV Python基于颜色识别的目标检测
映了颜色的组成，但它并不总是与人眼对颜色的感知完全一致。 HSV颜色空间：HSV代表色调（Hue）、饱和度（Saturation）和亮度（Value）。HSV颜色空间特别适合于颜色分割和基于颜色的物体识别任务。色调表示颜色的种类，类似于色轮上的角度，范围从0到360度；饱和度表示颜色的纯度，从0%（灰色）到100%（完全饱和的颜色）；亮度表示颜色的明暗程度，从0%（黑色）到100%（白色）。HSV颜色...
open c UF_MODL_create_simple_hole 识别放置平面 UF_MODL_ask_face_data
在BLOCK上创建一个简单孔 UF_FEATURE_SIGN sign = UF_NULLSIGN; double block_orig[3] = { -25.0,-25.0,0.0 }; char* block_len[3] = { "50","50","30" }; tag_t blk_obj; UF_MODL_create_block1(sign, block_orig, block_len,...
人工智能的发展ai智能机器人语音后端识别处理
AI智能机器人语音后端识别和处理涉及多个方面，包括语音识别、自然语言理解、意图识别、响应生成等。以下是一般的处理步骤和技术： 语音识别： 使用语音识别引擎将用户的语音输入转换为文本。常用的语音识别引擎包括Google Cloud Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Services、Amazon Transcribe等。 自然语言理解（NLU）： 对转换后的文本...