yolov5 实现果蔬识别 通过yolov5 实现对果蔬 人脸 动物 识别 实现基础的人脸识别

基于深度学习的果蔬识别系统.pdf

【目的】采用机器视觉技术，针对新疆无核白和红提单粒葡萄的质量和果径大小进行预测和分级研究。【方法】在不同的颜色特征空间模型，预处理原始图像，采用最大类间方差法分割目标区域；采用数学形态学方法去除二值图像中部分果梗及噪声点，获得最佳二值图像；基于二值图像，分析获取单粒葡萄的几何特征；最后，分别采用一元线性回归法和偏最小二乘回归法预测单粒葡萄的质量和果径，采用二次判别分析法对单粒葡萄的质量和果径进行分级。【结果】利用短轴与果形指数特征相结合建立的偏最小二乘回归模型可有效预测单粒葡萄的质量和果径，预测决定系数达到0.98和0.945；基于该特征组合的二次判别分析法可用于单粒葡萄的质量和果径分级，准确率超过85%。【结论】机器视觉技术能够较准确预测单粒葡萄的质量和果径，并能对质量和果径进行分级。

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Real_Time_DataMining_Sortware 一款能实时进行文本挖掘的软件，不占用多余的存储空间，直接将采集后的数据集中存储在本地txt中，运用本软件无需进行大量的手动翻页操作，输入对应的店铺链接即可对民宿进行分析包含接结构化数据的可视化和非结构化UGC的情感分析，包含数据的实时采集/数据清洗/结构化保存/UGC数据主题提取/情感分析/后结构化可视化等技术的综合性演示demo。基于在线民宿UGC数据的意见挖掘项目，包含数据挖掘和NLP相关的处理，负责数据采集、整句切分、主题抽取、情感分析等任务。主要克服用户打分和评论不一致，实时对携程和美团在线民宿的满意度进行评测以及对额外数据进行可视化的综合性工具，多维度的对在线UGC进行数据挖掘并可视化，对比顾客直接打分的结果来看，运用机器学习的情感分析方法更能挖掘到详细的顾客意见和对应的合理评分。 软件包含数据采集（txt_analys

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一个开心果数据集，包含6个视频和423个标记图像，第一部分包括423张真实的图片。我们把开心果分成两类开口型和闭口型。图像的基本真相是一个CSV文件，由图像中两类开心果的边界框组成。每张图片中有1到27个开心果，总共3927个。第二部分包括6个视频，总时长167秒，561个滚动的开心果。

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基于机器视觉的自然环境下菇娘果实分割方法，已经训练好的模型共训练100轮，使用说明在ReadMe，测试集在菇娘测试集压缩包

一、项目简介 系统是一个基于JavaWeb的社区果蔬管理系统的设计与实现。社区果蔬管理系统是通过网络的形式来展示果蔬，可以详细的展示出果的名称、价格、图片、产地等相关信息，用户选购后选择收货地址就可以完成下单，然后等待配送即可。本项目主要针对做计算机毕设或者项目实践学习的Java人群使用。 二、技术实现 1.开发平台：Eclipse或IDEA 2.数据库：MySQL 三、系统功能 社区果蔬管理系统的设计与实现包括了前台和后台两个模块组成。前台模块中主要是果蔬的展示和搜索，购买用户的注册登录，把果蔬加入到购物车中，并对自己的收货地址进行管理，下单后可以选择相应的配送地址。用户在订单管理中可以对未发送的订单进行催单，管理员在后台可以看到订单的催单次数。后台模块中主要是对果蔬的上传和管理，可以对买菜用户下的订单进行查看，查看到订单的时间、配送地址、催单次数以及订单中包括的果蔬明细，并对订单执行配送操作。