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通过简单的选择可以快速识别该动物的类别和该动物是何种东西，数据很少，后期可扩展。

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

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如何为目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能？ https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/129138164 代码的网址项目名：Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8（1）它的识别和分割是YOLO8完成的。它的多目标追踪是由后面四种算法实现的（botsort,bytetrack,ocsort,strongsort）（2）它这个是实时的Real-time，识别、跟踪、分割的速度很快。 YOLOV8代码详细讲解的文章：https://blog.csdn.net/Albert233333/article/details/130044349

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为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于 Landsat ETM + 影像的分布式遥感图像水体提取模型｡以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法､多波段谱间关系法､水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验｡实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性｡

利用SVM向量机进行4位数字验证码识别        主要是思路和步骤如下： 一，素材收集 检查环境是否包含有相应的库： 1.在cmd中，通过 pip list命令查看安装的库 2.再使用pip installRequests 安装Requests库 3.再次使用pip list 命令 4.利用python获取验证码资源 编写代码：_DownloadPic.py #!/usr/bin/nev python3 #利用python从站点下载验证码图片 import requests ## 1.在 http://www.xxx.com # 获取验证码URL def Downloads_Pic(