（MATLAB）水果检测和识别（一个图片有多类水果，形状和颜色方法，结果显示到图片上，带界面GUI，详细注释）

EasyOCR 中文识别检测和识别模型

1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605

Radar system simulation 雷达系统建模 仿真和识别 Computer_Simulation_of_Aerial_Target_Radar.rar matlab+simulation+for+radar+systems+design.pdf

1、实现效果：《基于凸包检测和重心距离法的指尖检测和识别》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124936620 2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，课题要求实现《基于凸包检测和重心距离法的指尖检测和识别》，采用Python语言和CV库实现，检测效果还不错。 3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。 5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。

（收集的资料，对ProE二次开发有帮助。）论文《Pro／ENGINEER模型特征提取和识别的二次开发》黄文权，李开世，石艳（四川理工学院机电工程系），研究了对Pro／ENGINEER三维零件模型进行特征提取和识别的Pro／Toolkit二次开发方法，实现了零件模型特征树的重构。文章编号：1673—1549(2006)01-0013-04

这是基于YOLOV5目标检测模型的实时车牌识别，包括对车辆的车牌区域精确定位，利用校正探测器对定位的车牌进行边框校正处理

《YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码)》，目前，基于YOLOv5s的目标检测的佩戴安全帽识别方法的平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/127250780

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佩戴安全帽检测和识别Android App，Android佩戴安全帽的检测效果还是可以的，高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5=0.93，mAP_0.5:0.95=0.63，而轻量化版本yolov5s05_320mAP_0.5=0.84左右