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值班离岗智能识别监测系统

值班离岗智能识别监测系统通过python+yolo网络模型视频分析技术,值班离岗智能识别监测系统能自动检测画面中人员的岗位状态(睡岗或者离岗),值班离岗智能识别监测系统一旦发现人员不在岗位的时间超出后台设置时间,立即抓拍存档提醒。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 49x2=98 个bounding box。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。

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人员聚众监控视频分析检测系统

人员聚众监控视频分析检测系统通过python+yolov5深度网络模型技术,人员聚众监控视频分析检测算法对现场监控画面中人员异常聚众时,不需人为干预人员聚众监控视频分析检测算法提醒后台值班人员及时去处理、避免发生更大的不可控的局面。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

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    人员玩手机离岗识别检测系统

    人员玩手机离岗识别检测系统通过python+yolov5网络模型识别算法技术,人员玩手机离岗识别检测系统可以对画面中人员睡岗离岗、玩手机打电话、脱岗睡岗情况进行全天候不间断进行识别检测报警提醒。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

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    学校围墙攀爬识别报警系统

    学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术,学校围墙攀爬识别报警系统能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件,学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

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    河道采砂实时监测系统

    河道采砂实时监测系统通过python+yolov5网络模型技术,河道采砂实时监测系统能够对河道两岸非法采砂船进行7*24小时自动检测识别,河道采砂实时监测系统发现违规采砂行为(采砂船),不需人为干预自动抓拍告警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

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    河道船舶识别检测系统

    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。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。

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    山西煤矿电子封条算法 yolov5

    山西煤矿电子封条通过python+yolov5网络模型AI视觉技术,python+yolov5算法模型实现对现场人员行为及设备状态全方面自动识别预警。 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,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo意思是You Only Look Once,它并没有真正的去掉候选区域,而是创造性的将候选区和目标分类合二为一,看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。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 49x2=98 个bounding box。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。

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    github作为图床的使用方式

    ~~hello,各位大兄弟,小魔童哪吒订阅号今天起开始定期输出高质量的技术内容,包含学习方法,学习路径,学习工具及技巧等,语言包括c/c++,go。 欢迎各位在评论区留言,感谢大家能够提出宝贵的建议或意见,你的反馈,将是我不断完善和成长的动力,进而为大家提供更好的优质内容,我们一起努力~ 近来开始将自己的输出文档化,用过印象笔记,有道云笔记,自己不想打字,想尝试语音转文字的时候,还使用过讯飞语记,最终坚持用的 只有有道云笔记了,哈哈,在此,这个软件对我来说仅仅用于归档 实际写文档自己比较喜欢使用markdown风格的编辑器,如Typora,这个软件真的相当强大,排版不用操心,而且用起来会让自己更加专注的写文档,最重要的是 现在还可以支持图床,不太熟悉这一块的小伙伴肯定会问,什么是图床呢? 大兄弟你想一下,人睡觉的地方,叫床,那么图床 是不是就是 图片睡觉的地方嘞?来一个官方的解释: 图床就是专门用来存放图片,同时允许你把图片对外连接的网上空间 在没有使用图床之前,自己写markdown文档的时候,插入的图片我会将其打包到对应的目录,一起归档存放,可是这对于需要将文章发布到各种平台上的时候,每个平台都需要自己上传这一部分图片,若图片很多的话就很麻烦,且重复操作,这对追求效率的人来说是绝对不可忍受的。 使用图床之后,图床上的图片在网络上都有一个唯一的地址,因此在markdown引用了这个地址的图片后,可以将markdown写成的文档上传到各大支持markdown的平台上,这些图片都是可以正常显示的,对于我们发布文章的效率来说,可真的不止节省一点点时间呢,而且还让心情极其美丽呢 进入正题,网络上有很多免费的图床,搜索引擎一搜一大把,在这里我比较推荐使用github作为图床,自从github被微软收购之后,国内访问github的效率也明显好了许多,

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    工人工服识别检测系统

    工人工服识别检测系统基于python+yolov7网络模型深度学习技术,工人工服识别检测系统对现场人员工服穿戴情况自动识别预警。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

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    AI+明厨亮灶解决方案

    AI+明厨亮灶解决方案通过python+yolo网络模型分析算法,AI+明厨亮灶解决方案可接对后厨实现如口罩识别、厨师服穿戴、夜间老鼠监测、厨师帽识别、厨师玩手机打电话识别、抽烟识别等实时分析监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。

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