智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面（包含python源码+项目说明）。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测，将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架，python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面，界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍，建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题，请留言或者私信博主！

前言: USB 2.0 参考设计指南对于想要确保其设计通过 USB2.0 电气合规性测试的设计人员来说极为重要。该指南适用于 AM335x 和 AM437x，不过，对于其他处理器也具有通用性。这些指南所采用的方法具有很强的实用性，没有复杂的公式或理论。 USB2.0 数据通信硬件设计电路特点: 具有集成式高速 PHY 收发器的 Sitara AM437x USB 2.0 高速端口 在线路/总线速度高达 480 Mbps 的 USB 设备之间进行数据传输 适用于高速 USB 2.0 布局的最佳实践布局设计指南 完整的子系统参考，具有原理图、BOM、设计文件和测试数据，在专为测试和验证而开发的完全组装的板上实施。 USB2.0 数据通信硬件设计实物图片截图: USB2.0 数据通信硬件设计原理图部分截图:

1、基于yolov5算法实现跌倒识别检测告警源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“跌倒” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。 4、识别一个类别，“truck” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷” 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

详细介绍了代码管理工具TotoiseSVN的使用说明，每个命令都有例子，图文并茂。包括迁出/签出（Checkout），提交(Commit)，更新(Update)，撤销更改（Revert），导入（Import），添加(Add)，重命名（Rename），删除（Delete），锁定和解锁（Get lock and Release lock），变更（Relocate…），获取历史文件（Show log）及使用注意事项等。

GPSL1 BD2B1双模卫星导航接收机系统方案设计说明

基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 4、识别类别只有“绝缘子”一类 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。

1、基于yolov5算法实现煤气罐识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明 2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线 3、迭代200次，模型拟合较好。 【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。