创建一个控制台应用程序,代码如下 using System; using System.Collections.Generic; using System.Li...
工装穿戴检测系统是根据规模性工作服图片数据信息识别学习训练,完成图片视频实时分析,着装合规检测识别系统根据人工智能算法精确分析合理的着装、工作服装色调识别;即时向上级领导以及服务平台推送违反规定时长、地址...工作服装可穿戴检测系统自动分析和识别视频图像信息内容,不用人工控制;识别监管区工作人员工作服装,真真正正完成预警信息、正常的检测、规范化管理;降低乱报和泄露;视频录像,便捷后管理方法查看。...现阶段,优化算法已经快速更改人民的生活习惯性,工作服装识别优化算法还在静电场、施工工地、金融机构系统等安全性场地应用推广,现阶段北京、上海、深圳等一线城市已普及化,但天津、西安、大连、苏州等二线城市已经检测应用环节
人员拥挤检测系统通过YOLOv5网络模型算法技术,人员拥挤检测系统算法模型对校园/厂区车间/街道等场景的异常的人群聚集(出现拥挤情况)时,人员拥挤检测系统立刻抓拍存档并通知相关人员及时处理。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,整个系统如图5所示:首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。...YOLOv5在YOLOv4算法的基础上做了进一步的改进,检测性能得到进一步的提升。...在我看来,YOLOv5检测算法中还是存在很多可以学习的地方,虽然这些改进思路看来比较简单或者创新点不足,但是它们确定可以提升检测算法的性能。
皮带撕裂检测系统通过Python基于YOLOv7架构模型实时监控传动现场皮带的工作状态,皮带撕裂检测系统24h全天候对皮带进行多方向实时检查,尽快发现皮带安全隐患,避免扩大损失。...图片相对于其他类型的工具,YOLOv7-E6 目标检测器(56 FPS V100,55.9% AP)比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN(9.2 FPS...A100,53.9% AP)速度上高出 509%,精度高出 2%,比基于卷积的检测器 ConvNeXt-XL Cascade-Mask R-CNN (8.6 FPS A100, 55.2% AP) 速度高出...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共...我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。图片
本文告诉大家如何判断系统是 win7 还是 xp 使用下面代码可以判断 private static readonly Version _osVersion = Environment.OSVersion.Version
三、编程环境 本系统利用微软的C#.NET2019作为系统开发环境,利用SOL Server数据库作为数据存储系统﹐根据软件工程的思想开发而成。...而所要开发的汽车租赁系统将要处理的只是一些量多而类型简单的数据,以目前计算机的硬件基础及发展趋势,将完全能满足系统的开发与运行。...②经济可行 经济可行性分析主要对开发新系统所投入的资金与系统投入使用后所带来的经济效益进行比较,确认新系统是否会给企业带来一定的经济效益。...④法律可行性 本系统完全是本小组独立完成的﹐故不存在侵权行为或者由于木系统带来的法律纠纷等问题,所以在法律上是可行的。...五、系统总体设计 5.1系统目标设计 系统开发的总体任务是实现汽车租赁公司各种信息的系统化、规范化、自动化,从而达到提高管理效率的。
首先告诉大家什么是系统日志,请看下面,这就是我要告诉大家的日志。写在这里就把日志放在 系统日志那里,看起来很厉害。 ?...EventLog.CreateEventSource("德熙", "Application"); } 这里的 Application 就是写到哪个,一般都是选 Application ,可以从图片看到系统的有应用程序...、安全、Setup、系统几个日志,程序一般都是写到程序 写日志 如果已经创建了日志事件,那么继续来写入日志就不需要管理员权限了。
首先告诉大家什么是系统日志,请看下面,这就是我要告诉大家的日志。写在这里就把日志放在 系统日志那里,看起来很厉害。...EventLog.CreateEventSource("德熙", "Application"); } 这里的 Application 就是写到哪个,一般都是选 Application ,可以从图片看到系统的有应用程序...、安全、Setup、系统几个日志,程序一般都是写到程序 写日志 如果已经创建了日志事件,那么继续来写入日志就不需要管理员权限了。
本文告诉大家如何判断系统是 win7 还是 xp 系统 使用下面代码可以判断 private static readonly Version _osVersion = Environment.OSVersion.Version...IsOSWindows8OrNewer { get { return _osVersion >= new Version(6, 2); } } 上面方法不能判断是win10系统...关于C#中Environment.OSVersion判断系统及Win10上的问题 - 夏至千秋 - 博客园
yolo_cpp_dll中的yolo_v2_class.cpp需要修改下构造函数detect_image
在本章中我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中。 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分。...这正是我们在电影中看到的面部识别系统的工作原理,尽管它更为先进。 现在让我们深入程序内部,看看它到底是如何工作的。 首先,我们需要问自己一个问题,我们想要解决的问题到底是什么。...这样做是为了展示人脸检测算法是如何区分出脸的。 如果我们的探测器不能处理这些,它就会在噪声中消失,从而无法检测到脸。...,我们的图像帧是这样的: 如果把头偏向一边,我们现在的形象应该是这样的: 动态检测 可以看到,在上一个例子中,我们不仅实现了面部检测,还实现了动态检测。...现在,我们来做这样一个测试,在我们自定义的检测区域范围内,放置一个物体,然后我们把手放在这个物体后面进行运动,当然手也是在这个自定义的检测区域范围内进行运动的。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测,一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警,提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN),用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像,然后将图像划分为多个区域,并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
动平衡系统通过检测旋转主轴的振动、相位和转速,告知转子不平衡点,通过加重或是减重的方式来校正动平衡。...整机动平衡:是在工作转速下直接对装在整机上的转子平衡,不需要动平衡机,仅需要动平衡检测系统,较为经济并可解决多种不平衡问题。...不同的转子系统(刚性转子、挠性转子和微速差双转子)需要有不同的动平衡检测方式: 刚性转子是工作转速远低于临界转速的转子,因其支承和转子的刚度相当大,转子在不平衡离心力的作用下所产生的动挠度(弹性变形)很小...动平衡检测系统 动平衡检测主要是通过测量转子系统的基准信号和振动信号,对这些信号进行分析,获取振动信号的峰值和相对于基准的相位,从而获取转子系统不平衡量的大小和相位信息。...iDAQ动平衡系统具有功能强大,调整灵活,适应性强等特点。通过检测转子振动、相位和转速自动定位不平衡点和加重减重质量,实现自行校正动平衡。用于各种电机、机床、风机、汽轮机、轮胎等旋转部件的动平衡。
bytes 62348 (60.8 KiB) TX errors 0 dropped 0 overruns 0 carrier 0 collisions 0 2.uname 用于查看系统内核与系统版本等信息...linuxprobe Desktop]# cat /etc/redhat-release Red Hat Enterprise Linux Server release 7.0 (Maipo) 3.uptime 查看系统负载信息...linuxprobe Desktop]# uptime 15:28:36 up 28 min, 2 users, load average: 0.00, 0.06, 0.11 4.free 显示当前系统中内存使用量信息...linuxprobe :0 2018-06-07 15:02 (:0) linuxprobe pts/0 2018-06-07 15:02 (:0) 6.last 用于查看所有系统登录记录...格式:last[参数] 7.history 用于显示历史执行过的命令 格式:history [-c] 8.sosreport 用于收集系统配置及架构信息并输出诊断文档 格式:sosreport
皮带断裂识别检测系统通过通过opencv深度学习yolo计算机视觉识别技术对煤矿皮带运行状态进行全天候实时监测,当皮带断裂识别检测系统监测到煤矿皮带断裂撕裂时立即抓拍告警存档同步回传异常信息到后台监控平台提醒后台人员发现皮带隐患点及时检修...图片YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。...图片Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共...我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。图片
人员跌倒识别检测系统通过Python+YOLO7网络模型算法,人员跌倒识别检测系统对现场画面中有人员倒地摔倒行为实时分析预警,人员跌倒识别检测算法模型发现则立即抓拍存档告警同步提醒后台值班人员及时处理。...YOLOv7 的发展方向与当前主流的实时目标检测器不同,研究团队希望它能够同时支持移动 GPU 和从边缘到云端的 GPU 设备。...这可能会增加训练成本以提高目标检测的准确性,但不会增加推理成本。研究者将提出的模块和优化方法称为可训练的「bag-of-freebies」。
水面船舶识别检测系统通过python+opencv网络模型计算机视觉技术,水面船舶识别检测算法对河道水面区域进行7*24小时实时监测,当监测到采砂船非法采砂船只时,自动抓拍违规船只存档并告警及时制止。...图片 OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术,河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测,若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。...采用滑动窗口的目标检测算法思路非常简单,它将检测问题转化为了图像分类问题。...其基本原理就是采用不同大小和比例(宽高比)的窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了。...YOLOv5是一种单阶段目标检测算法,该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路,使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示:输入端:在模型训练阶段,提出了一些改进思路,主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放;基准网络:融合其它检测算法中的一些新思路,主要包括:Focus结构与CSP
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术,工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测,当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时,立即抓拍存档告警。...Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。...YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
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