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基于双目视觉和yolov5的目标检测系统，python代码

matlab图像边缘检测系统设计

机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。

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基于虚拟仪器技术的滚动轴承故障检测系统的研究

上位机采用QT设计，算法框架模型采用百度飞浆EasyDL。 资料包里包含了上位机源码、可执行文件，模型训练，数据集标注，测试效果，模型发布的教程文档，代码设计思路等。 这是基于百度飞浆EasyDL框架完成司机疲劳驾驶检测，只需要少量的图片就可以训练出精度较高的模型，通过QT编写界面，软件从摄像头里读取实时图像数据进行识别。 识别到模型后，会进行计数，在界面上显示出来。比如：带安全带、未带口罩、疲劳驾驶。疲劳驾驶是通过打哈欠的方式标注模型，识别驾驶员是否张大嘴打哈欠。 代码部分思路： （1）通过QT的UI设计工具，设计出好看的界面，设置背景图，控件的布局，QT里UI文件是.ui为后缀。 （2）软件界面上有开启摄像头的按钮，打开摄像头之后，会实时读取摄像头的图像数据，然后调用EasyDL的模型进行识别。 （3）识别到对应标注的模型之后，可以进行语音提示，并且在界面进行计数显示。