​ 在考试场中为学生监考十分枯燥，因此，建立一个可靠的作弊检测系统来识别学生是否存在作弊行为。以下有四个应用场景： 1.使用一个名为 Yolo3 的训练模型和一个名为 coco 的数据集，我们测试了考场中学生的书籍和手机，并将他们标记为作弊者。 2.使用haarcascade配置文件分类器，可以检测到学生转身，这样也被认定为作弊的学生。 3.此功能使用 OpenCV 和 YOLO 来监控/分析学生之间是否保持足够的距离。如何距离太近存在作弊嫌疑。 运行环境要求： python3.7以上配置以下包 tensorflow>=2.5.0* keras==2.4.3 imutils==0.5.4 numpy==1.19.5 opencv-python>=4.2.0.32 matplotlib==3.4.1 argparse==1.4.0 scipy==1.6.2 scikit-learn==0.24.1 pillow>=8.3.2 streamlit==0.79.0 onnx==1.10.1 tf2onnx==1.9.3 ​

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基于yolov5+opencv实现车辆+行人检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 检测的类别目标有：人、轿车、卡车、大巴车 带GUI界面、训练好的模型、评估指标曲线、loss曲线、精确度曲线、召回率等、项目说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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基于yolov5+opencv实现细胞检测计数源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 细胞识别检测，识别检测目标类别：白细胞、红细胞、血小板 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+opencv烟雾检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.7z 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

基于yolov5+opencv眼睛嘴巴识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip 该项目是识别检测 人的眼睛和嘴巴，并显示出人眼和嘴巴的位置框及置信度 带GUI界面，训练好的模型，评估指标曲线，如map(高)、召回率、loss曲线、精确度曲线等 另外附有项目操作说明 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。 有问题，可以留言或者私信

智慧牧场基于yolov5+opencv羊群识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 山羊、绵羊羊群识别检测源码，带GUI界面，带数据集，带训练好的模型，带评估指标曲线，带项目操作说明。 pytorch深度学习框架 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。

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与文章配对的，数据集和预训练模型均已经上传到CSDN资源，下载后将model.zip移动到根目录下的models文件夹下并解压得到一个*.h5的模型参数文件，将data.zip移动到根目录下的dataset文件夹下并解压得到包含多个数据集压缩文件，均解压即可得到包含图像的数据集（其中rar后缀的为原始jaffe数据集，这里建议使用我处理好的）。 主要在FER2013、JAFFE、CK+上进行训练，JAFFE给出的是半身图因此做了人脸检测。最后在FER2013上Pub Test和Pri Test均达到67%左右准确率（该数据集爬虫采集存在标签错误、水印、动画图片等问题），JAFFE和CK+5折交叉验证均达到99%左右准确率（这两个数据集为实验室采集，较为准确标准）。