Ta上传的资源 (0)

深度学习技术，精准识别道路裂纹、井盖等缺陷 支持图像、视频、摄像头多种数据源 实时检测，结果可视化 模型训练、结果导出等功能齐全 可同时展示原始图像和检测结果

本系统采用深度学习算法，可通过图片、视频或摄像头检测并定位农作物机器和行人。支持导入训练模型，调节置信度和IOU阈值。提供图像、视频和摄像头检测功能，可视化结果并导出检测结果。系统支持展示原始和检测后的图像/视频，并提供已检测目标列表、位置信息和推理时间。

该系统利用深度学习技术，可通过图片、视频或摄像头实时检测安全帽和背心目标。支持训练模型导入、图片/视频上传检测、结果可视化和导出等功能。

利用深度学习模型构建的人脸检测识别系统，可实时检测与定位课堂人脸。支持多种输入方式，如图片、视频、摄像头，并提供检测结果的可视化和导出功能。系统基于YOLOv5模型训练，支持模型导入和参数调节，可根据需求定制检测精度。

该系统基于深度学习，可实现行人目标检测识别，支持图片、视频、摄像头等方式的目标检测，并支持结果可视化与导出。系统采用YOLOv5模型，通过Pysdie6库搭建展示页面，支持ONNX、PT等模型输出。可导入训练模型、调节阈值、上传检测对象（图片/视频/摄像头）、可视化结果并导出。此外，还可同时展示原始

利用深度学习技术构建深海鱼目标检测识别系统，支持图片、视频、摄像头等多种输入方式，采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，结合Pysdie6库搭建页面展示系统。系统功能包括模型导入与初始化、参数调节、图像/视频上传、检测、结果展示与导出，以及摄像头实时检测等。同时支持原始图像与检测结果的同时展示，满

深度学习技术在绵羊检测系统的建立与实施中发挥着重要作用。该系统不仅可用于日常生活中对绵羊目标的检测与定位，还支持多种方式的目标检测，包括图片、视频、摄像头等。通过采用YOLOv5目标检测模型进行数据集训练，并借助Pyside6库构建页面展示系统，系统能够高效实现结果的可视化展示，并支持导出图片或视频

深度学习在蜜蜂检测领域的应用迎来了一项高精度的突破性解决方案。通过采用基于YOLOv5目标检测模型的技术，本系统能够实现对图像、视频和摄像头等多种数据源中蜜蜂目标的快速、精准检测。系统采用Pyside6库构建页面展示系统，提供直观友好的操作界面，同时支持ONNX和PT等模型的灵活输出。用户可通过该系

采用深度学习技术的高精度野外烟雾检测与识别系统在日常生活中展现了强大的功能。系统基于YOLOv5目标检测模型训练数据集，利用Pyside6库构建页面展示系统，支持多种方式的目标检测，包括图片、视频和摄像头等。系统具备灵活性，可调节置信分与IOU阈值，实现图像、视频、摄像头上传与检测，同时提供结果的可

基于深度学习的人脸口罩检测识别系统是当下技术领域的热点之一。该系统能够在日常生活中迅速而准确地检测人脸口罩目标，广泛应用于图片、视频和摄像头等多种场景。采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，结合Pyside6库搭建的界面，系统实现了用户友好的操作体验。同时，该系统支持多种模型格式的输出，包括ONN