基于stm32单片机矿井瓦斯天然气温湿度检测报警系统（程序+原理图+PCB+全套资料）

这个是yolov8+ByteTrack目标追踪+自定义划线计数的源码，里面有5个小案例，安装yolov8环境依赖，右键运行demo即可。通过鼠标中键绘制线条区域。如果是区域计数，当鼠标中键有3个点以上时，可以按空格键形成一个封闭的区域进行计数，具体的演示可以参考B站“微智启工作室”主页的视频。

直接下载文件，使用README安装即可，解压到本地以后使用pycharm2021.3打开setup.py然后进行自动安装如果报错，可以查看我的安装教程

基于中科视拓的Seetaface6编译 编译环境 Windows 10 22H2 + VS 2019 + Cmake + VC++14（运行的时候需要电脑里需要有VC++14的库） 编译了完整的官方原版功能： "人脸检测"、"5点特征点"、"68点特征点"、"活体检测"、"五官遮挡检测"、"年龄检测"、"性别检测"、"口罩检测"、"眼睛开闭检测"、"清晰度评估"、"明亮度评估"、"分辨率评估"、"姿态评估"、"人脸完整性评估"、"人脸跟踪"、"人脸识别" 编译了CPU和GPU两个版本。可以直接离线使用 Windows 10系统下可正常调用。 GPU版本是基于CUDA12编译的。安培架构之前的显卡可以使用。也就是30系显卡之前的显卡。 Github源码：https://github.com/SeetaFace6Open/index 官方文档：https://github.com/seetafaceengine/SeetaFaceTutorial 另外需要正常使用还需要下载官方的模型，总计14个模型。 https://pan.baidu.com/share/in

讲了史上最实用较深刻的峰值检测电路实例与分析

本文来自于简书，本文主要介绍了对YOLO原理进行目标检测，以及yolov2网络结构为全卷积网络FCN，希望对您的学习有所帮助。 创新点：端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架+实时目标检测 1.1创新点 (1)改革了区域建议框式检测框架:RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检

无位置传感器无刷直流电机在高速段时反电势信号过大， 容易造成检测电路无法正常工作甚至损坏， 而在较低速段时， 反电势信号又难以有效检测

yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

雪浪制造AI挑战赛—视觉计算辅助良品检测 test_a 952 test_b 953

基于MATLAB编程，用霍夫变换进行圆检测，然后识别半径，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用 1，如有疑问，不会运行，可以私信, 2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主, 3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展， 4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。