交通标志识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习人工智能+TensorFlow模型训练+计算机课设项目+Django网页界面
一、介绍 交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件，然后保存为本地的h5格式文件。再使用Django开发Web网页端操作界面，实现用户上传一张交通标志图片，识别其名称。 在本项目中，开发了一个基于人工智.....
m基于CNN卷积网络和GEI步态能量图的步态识别算法MATLAB仿真,测试样本采用现实拍摄的场景进行测试,带GUI界面
1.算法描述 目前关于步态识别算法研究主要有两种：基于模型的方法和非基于模型的方法。基于模型的步态识别方法优点在于能够很好的体现步态图像序列当前的变化，也能够预测过去和未来的状态。基于非模型的方法是通过对步态相关特征进行预测来建立相邻帧间的关系，其中特征包括位置、速度、形状等，其中基于形状特征的方法较为常见。Lee等先将人体的侧影图像序列进行二值化处理，根据人体的质心比例关系将人体划分为7...
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM
1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行 3.核心程序............................................................```function cnnnumgradcheck(net, x, y) e...
m基于CNN卷积神经网络的口罩识别系统matlab仿真,带GUI操作界面,可以检测图片和视频,统计人数
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成。 Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。 （1）局部感受野 如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。...
基于卷积神经网络识别金融票据中的文字信息设计GUI界面系统（计算机毕设完整代码）
结果展示：用户首先通过”浏览文件”按钮选择扫描获得的金融票据图片. 程序就能够提取出金融票据图片中的日期, 金额等信息和图片路径信息显示在屏幕上. 程序还设置了帮助按键,使用者通过帮助按钮获得帮助.由图可见票据的日期为 19 年 06 月 22 日(062219), 程序可以准确的识别; 票据的金额为 HK$ 65535, 也能够精准的识别出来, 并显示在图片下方.项目简介图 1-1 BARCL....
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