基于深度学习的智能PCB板缺陷检测系统(Python+清新界面+数据集)
前言 随着社会的发展和工业产业的快速发展,工业电子产业随之快速发展。其中PCB板是我们经常用到,但是PCB电路板经常会有一定的缺陷率。PCB电路板常见的缺陷检测技术有自动光学检测技术、计算机视觉检测技术等。工厂车间操作人员需借助电子显微镜或放大镜,根据现场作业操作人员主观经验及视觉测量来确定PCB的合格率,这种传统的检测方式准确率低,缺陷检测....

基于深度学习的火焰检测系统(YOLOv5清新界面版,Python代码)
前言 火灾是最常见的严重灾害之一,容易给灾害处造成重大经济财产损失。火灾的发生具有频率高、时空跨度大的特点,是一种在时空上失去控制的燃烧所引起的灾害。大家都清楚火灾的危害及防火救火的重要性,火焰检测识别预警系统、智能识别烟火检测系统等系统可以全天候、不间断实现火灾监控分析并实时报警,然而目前多数场景的传统安防监控,却没有达到及时主动报警的目的....

基于深度学习的口罩检测系统(Python+清新界面+数据集)
前言 在公众场合需要佩戴口罩已经成为常识,新型冠状病毒的主要传播途径就是飞沫传播,戴上口罩就可以有效的阻隔病毒的传播。口罩是预防呼吸道传染病的重要防线,可以降低新型冠状病毒感染风险。口罩不仅可以防止病人喷射飞沫,降低飞沫量和喷射速度,还可以阻挡含病毒的飞沫核,防止佩戴者吸入。有研究显示,只要双方都佩戴口罩且间隔1.8米以上,造成感染的几率几乎....

基于深度学习的鸟类检测识别系统(含UI界面,Python代码)
前言 作为一个地区生物多样性与生态环境的重要指标,“鸟类数量及分布”越来越受到自然保护区、湿地公园、动物保护监管部门等机构的重视,实时监测鸟类品种、数量与分布,成为各地区的常态化工作。本文使用YOLOv5目标检测算法,可以为鸟类监测识别提供AI技术支持,提升监测识别效率,解决单纯人工监测造成的低效与误差,为鸟类保护养育提供更好的数据支撑。 &a...

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