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基于opencv与机器学习的摄像头实时识别数字(包括完整代码、数据集和训练好的模型)
基于opencv与机器学习的摄像头实时识别数字,包括完整代码、数据集和训练好的模型。识别准确率高达95%!!代码注释详细,方便理解!代码可以直接运行使用,没有门槛。
2024-04-13 19:52:48
68.25MB
opencv
机器学习
数据集
数字识别
1
soc基于Matlab Simulink实现了以下功能,搭建了储能系统变换模型以及钒液流电池模型,仿真效果较好,系统充放电正常
soc基于Matlab Simulink实现了以下功能,搭建了储能系统变换模型以及钒液流电池模型,仿真效果较好,系统充放电正常。 下图为系统模型图,电池输出电压电流以及SOC波形。 1.钒液流电池本体建模 2.储能变换器建模 3.双向DC变换 4.恒定功率控制 SOC基于Matlab/Simulink实现了以下功能,建立了储能系统变换模型和钒液流电池模型,并进行了仿真和验证,结果表明系统的充放电过程正常,仿真效果较好。 下图展示了系统模型图,其中包括了电池的输出电压、电流以及SOC(State of Charge)的波形。 具体而言,该系统实现了以下功能: 1. 钒液流电池的建模:在模型中对钒液流电池进行了详细的建模,包括电池的特性、响应和充放电过程等。 2. 储能变换器的建模:通过建立储能变换器的模型,对储能系统中能量的转换和传输进行了描述,以实现电能的高效利用。 3. 双向DC变换:系统支持双向的DC电转换,可以实现电能的存储和释放,并保持较高的转换效率。 4. 恒定功率控制:系统能够实现对储能过程中的功率进行恒定控制,以满足特定的功率要求。 延伸科普: 储能系统是
2024-04-13 19:22:18
98KB
matlab
1
CGH40010-ADS模型
帮助找不到ADS模型的入门学习者,为大家做出点贡献
2024-04-13 13:58:31
102KB
ADS模型
1
realESRGAN模型权重及推理代码
pytorch版realESRGAN模型权重和推理代码,已合并模型结构和权重参数,可以直接加载使用。4倍超分模型,推理代码包含图像推理和视频推理样例,方便快速体验图像超分效果或二次开发。ESRGAN是一种图像超分辨率算法,用于增加图像分辨率并生成更多图像细节,与传统的图像缩放算法不同的是,超分算法在放大图像的同时根据原图纹理生成更多细节,确保图像在放大后仍然有清晰的纹理细节。模型可用于修复老照片,解决胶卷相机拍摄照片因年代久远造成图像模糊、损坏等问题;缓解部分场景对焦不清晰或相机焦距不足导致照片模糊问题; 降低图像噪点,提升画质。
2024-04-13 13:27:01
59.34MB
pytorch
pytorch
1
快速谱峭度(FSK)滤波轴承微弱故障检测.rar
快速谱峭度(FSK)滤波轴承微弱故障检测.rar
2024-04-12 15:21:49
40.63MB
JAVAEE
算法模型
1
全国大学生智能汽车竞赛-完全模型组-开源共享软件资源(Edgeboard-FZ3B).zip
大学生参加学科竞赛有着诸多好处,不仅有助于个人综合素质的提升,还能为未来职业发展奠定良好基础。以下是一些分析: 首先,学科竞赛是提高专业知识和技能水平的有效途径。通过参与竞赛,学生不仅能够深入学习相关专业知识,还能够接触到最新的科研成果和技术发展趋势。这有助于拓展学生的学科视野,使其对专业领域有更深刻的理解。在竞赛过程中,学生通常需要解决实际问题,这锻炼了他们独立思考和解决问题的能力。 其次,学科竞赛培养了学生的团队合作精神。许多竞赛项目需要团队协作来完成,这促使学生学会有效地与他人合作、协调分工。在团队合作中,学生们能够学到如何有效沟通、共同制定目标和分工合作,这对于日后进入职场具有重要意义。 此外,学科竞赛是提高学生综合能力的一种途径。竞赛项目通常会涉及到理论知识、实际操作和创新思维等多个方面,要求参赛者具备全面的素质。在竞赛过程中,学生不仅需要展现自己的专业知识,还需要具备创新意识和解决问题的能力。这种全面的综合能力培养对于未来从事各类职业都具有积极作用。 此外,学科竞赛可以为学生提供展示自我、树立信心的机会。通过比赛的舞台,学生有机会展现自己在专业领域的优势,得到他人的认可和赞誉。这对于培养学生的自信心和自我价值感非常重要,有助于他们更加积极主动地投入学习和未来的职业生涯。 最后,学科竞赛对于个人职业发展具有积极的助推作用。在竞赛中脱颖而出的学生通常能够引起企业、研究机构等用人单位的关注。获得竞赛奖项不仅可以作为个人履历的亮点,还可以为进入理想的工作岗位提供有力的支持。
2024-04-12 14:38:08
34.13MB
学科竞赛
1
YOLOV8目标识别-详细记录从环境配置、自定义数据、模型训练到模型推理部署
yolov8### 内容概要 本文详细介绍了如何使用YOLOv5进行目标检测,包括环境配置、数据准备、模型训练、模型评估、模型优化和模型部署。YOLOv5是一个非常流行的目标检测模型,以其速度和准确性而闻名。本文旨在帮助初学者快速上手YOLOv5,并在自己的项目中实现目标检测。 ### 适用人群 本文主要面向初学者,尤其是那些对目标检测感兴趣但没有相关经验的读者。通过通俗易懂的语言和详细的步骤,初学者可以轻松理解并实践YOLOv5的使用方法。 ### 使用场景及目标 YOLOv5适用于多种场景,如安全监控、自动驾驶、图像识别等。通过学习如何使用YOLOv5进行目标检测,读者可以为自己的项目或研究添加强大的目标检测功能,提高项目的实用性和准确性。 ### 其他说明 本文假设读者已经具备一定的Python基础和计算机视觉知识。此外,由于YOLOv5是一个不断更新的项目,建议读者关注其官方仓库以获取最新信息和更新。
2024-04-12 11:12:03
206KB
目标检测
自动驾驶
python
计算机视觉
1
大模型专题报告:百模渐欲迷人眼,AI应用繁花开
工业革命级的生产力工具。目前,ANI已经广泛应用,AGI处于研发阶段,大模型是实现AGI的重要路径。AI大模型通过预先在海量数据上进行大规模训练,而后能通过微调 以适应一系列下游任务的通用人工智能模型。在“大数据+大算力+强算法”的加持下,进一步通过“提示+指令微调+人类反馈”方式,实现一个模型应用在很多不同领域。
2024-04-12 11:06:24
4.65MB
人工智能
1
基于yolov5l的面部表情识别模型
基于YoloV5l的面部表情识别模型是一项引人注目的技术发展,它将目标检测与深度学习相结合,旨在实现对人脸图像中不同表情的准确识别。YoloV5l模型以其强大的检测性能和高效的计算能力而著称,为面部表情识别任务提供了出色的基础。 该模型的设计考虑到了人脸表情的多样性和复杂性。人脸表情在微表情、眼部、嘴巴等区域都具有独特的特征,因此模型需要具备出色的特征提取和分类能力。YoloV5l模型通过多层次的卷积神经网络和注意力机制,能够在不同尺度上捕捉人脸图像的细节,从而实现高质量的表情分类。 为了进一步提升面部表情识别模型的性能,我们可以考虑以下扩展和优化: 数据增强:通过旋转、缩放、平移、翻转等数据增强技术,增加训练集的多样性,提高模型的泛化能力,尤其在捕捉微表情时更为重要。 迁移学习:利用预训练的权重,特别是在人脸检测和关键点定位方面的预训练模型,可以加速模型的训练和提升性能。 多任务学习:将人脸表情识别与人脸情感分析、性别识别等任务结合,共享底层特征,提高模型的通用性。 注意力机制:引入注意力机制,使模型能够更关注人脸的关键区域,如眼睛、嘴巴,从而提高表情识别的准确性。 模
2024-04-11 23:50:49
168.83MB
目标检测
深度学习
迁移学习
1
论文研究-列结构分解分析模型.pdf
论文研究-列结构分解分析模型.pdf, 在结构分解分析理论基础上,提出和建立了列结构分解分析模型,并给出了有实际经济意义的分解.列结构分解分析能沟通投入产出经济学与新古典经济学的相关研究,为测算包含完全使用的生产要素对经济增长的贡献提供了新方法.
2024-04-11 15:35:24
386KB
论文研究
1
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