机器学习基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+课程报告 1、搭建环境 创建运行yolov5的虚拟环境：conda create -n yolov5 python=3.9 安装yolov5的运行环境：pip install -r requirements.txt 运行yolov5算法：python detect.py --source 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc' # YouTube

毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码.zip毫米波雷达手势数据集以及手势识别系统源码

人脸表情数据集CK+，图片分辨率48*48，包含7类表情

设计了一个基于MATLAB的车牌识别系统，通过灰度变换，边缘检测，平滑等操作，对处理后的车牌字符进行分割识别，其目的能够在不改变汽车行驶的状态，无需为汽车添加额外配置，只需在需要检测汽车车牌的场所，安装该智能车牌识别系统即可。该系统能够适应多种在指定场合，比如红绿灯交通检测，停车场汽车入库识别、消去车辆管理、停车自动收费等多种领域，此外，本系统能够将已识别的车牌号码自动保存，该功能可以实际应用到违章车辆检测或者汽车入库，管理部门只需查看已被识别的车牌的文件，即可统计出违章汽车或入库的汽车。

利用Office2003自带的OCR组件进行文字识别(PB9.0代码) 1.需要安装office2003 OCR组件 2.适用于简单的文字识别，识别率非常高。 3、pb 11.5也可以使用

需要安装office2003 OCR组件.适用于简单的文字识别，识别率非常高。pb9测试可用，其他高版本应该也可用

交通标志识别系统包括路标检测和路标分类两个阶段。在路标检测阶段，系统会在图像中搜索路标。

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针对煤矿井下探水作业监工人员通过观看视频来监控卸杆作业的方式存在效率低下且极易出错的问题，提出利用三维卷积神经网络（3DCNN）模型对探水作业中的卸杆动作进行识别。3DCNN模型使用3D卷积层自动完成动作特征提取，通过3D池化层对运动特征进行降维，通过Softmax分类处理来识别卸杆动作，并使用批量归一化层提高模型的收敛速度和识别准确率。采用3DCNN模型对卸杆动作进行识别时，首先对数据集进行预处理，从每段视频中均匀抽取几帧图像作为某动作的代表，并降低分辨率；然后采用训练集对3DCNN模型进行训练，并保存训练好的权重文件；最后采用训练好的3DCNN模型对测试集进行测试，得出分类结果。实验结果表明，设置采样帧数为10帧、分辨率为32×32、学习率为0.000 1，3DCNN模型对卸杆动作的识别准确率最高可达98.86%。

火灾烟雾检测数据集