基于深度学习的瓶盖检测系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
前言 对于饮料、医药、食品等生产厂家而言，瓶盖外观缺陷是产品生产制造环节常见的问题，由于对产品包装精细化、品质和连续批量生产的要求越来越高，传统人工检测容易造成漏检、误检，导致不良品流出且效率低，市场对瓶盖原厂质量检测提出了新的挑战。基于AI的全自动瓶盖视觉检测系统的出现，很好地解决了这一难点，成为越来越生产业企业新的选择。瓶盖检测系统既能确....
基于深度学习的海洋动物检测系统（Python+YOLOv5+清新界面）
前言 海洋牧场人工鱼礁区域建设是通过人工投放鱼礁的方式为鱼类等海洋生物构建良好的生态系统、营造赖以生存的自然环境，促进海洋生物的健康生长，其建设是海洋环境生态修复、生态环境保护的重要手段，可促进海洋生态环境的良性健康发展；如何对投放的人工鱼礁集鱼效果进行检测、评估，是人工鱼礁建设情况评价的重要手段。我省海洋牧场海底观测网实现了局部覆盖，可实现....
基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 近年来，随着计算机视觉的飞速发展，越来越多的目标检测算法被应用到生活中，对人体安全的研究尤为有价值。建筑业是劳动密集型行业，工作环境复杂，安全事故频发。据《国家统计年鉴》统计，我国建筑业每年发生的事故数量高达600起，每年死亡人数超过700人。坠落的物体是最致命的，研究表明，所有建筑工人因脑外伤而死亡的人数中有24%是由高空物体坠落造成....
基于YOLOv5的舰船检测与识别系统（Python+清新界面+数据集）
前言 准确有效的海上船舶识别技术对于提高船舶航行安全是非常重要的，同时也是船舶智能化发展的关键技术。传统的船舶识别主要依靠船舶自动识别系统(Automatic identification system,AIS)和雷达等通信导航设备完成。船舶雷达主要用于航行避让、船舶定位和狭水道引航等，是船舶航行必要的导航设备，但其也存在目标误识别、目标丢失....
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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