CV:基于深度学习实现目标检测之GUI界面产品设计并实现图片识别、视频识别、摄像头识别(准确度非常高)

简介: CV:基于深度学习实现目标检测之GUI界面产品设计并实现图片识别、视频识别、摄像头识别(准确度非常高)

GUI编程设计界面

image.png


产品演示

视频演示:https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/80744670#comments



相关文章
|
2天前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
深度学习中的2D目标检测
2D目标检测是深度学习中的一个关键任务,旨在识别图像中的目标对象,并在每个目标对象周围生成一个边界框。该任务在自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域具有广泛应用。
16 5
|
10天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与水果识别matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB 2022a和USB摄像头识别显示器上不同水果图片的算法。通过预览图可见其准确识别效果,完整程序无水印。项目采用GoogleNet(Inception-v1)深度卷积神经网络,利用Inception模块捕捉多尺度特征。代码含详细中文注释及操作视频,便于理解和使用。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【深度学习】python之人工智能应用篇——视频生成技术
视频生成技术是一种基于深度学习和机器学习的先进技术,它使得计算机能够根据给定的文本、图像、视频等单模态或多模态数据,自动生成符合描述的、高保真的视频内容。这种技术主要依赖于深度学习模型,如生成对抗网络(GAN)、自回归模型(Auto-regressive Model)、扩散模型(Diffusion Model)等。其中,GAN由两个神经网络组成:一个生成器用于生成逼真的图像或视频,另一个判别器用于判断生成的图像或视频是否真实。通过不断的对抗学习,生成器和判别器共同优化,以产生更高质量的视频。
23 2
|
30天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于深度学习网络的人员行为视频检测系统matlab仿真,带GUI界面
本仿真展示了基于GoogLeNet的人员行为检测系统在Matlab 2022a上的实现效果,无水印。GoogLeNet采用创新的Inception模块,高效地提取视频中人员行为特征并进行分类。核心程序循环读取视频帧,每十帧执行一次分类,最终输出最频繁的行为类别如“乐队”、“乒乓球”等。此技术适用于智能监控等多个领域。
48 4
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与火焰检测matlab仿真
本项目使用MATLAB2022a实现基于YOLOv2的火焰检测系统。通过USB摄像头捕捉火焰视频,系统实时识别并标出火焰位置。核心流程包括:视频采集、火焰检测及数据预处理(图像标准化与增强)。YOLOv2模型经特定火焰数据集训练,能快速准确地识别火焰。系统含详细中文注释与操作指南,助力快速上手。
|
9天前
|
机器学习/深度学习 编解码 自动驾驶
lidar激光雷达介绍,以及使用激光雷达数据通过深度学习做目标检测
lidar激光雷达介绍,以及使用激光雷达数据通过深度学习做目标检测
24 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 数据处理
使用Python实现深度学习模型:医学影像识别与疾病预测
【7月更文挑战第24天】 使用Python实现深度学习模型:医学影像识别与疾病预测
51 4
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与人脸检测matlab仿真
**摘要 (Markdown格式):** ```markdown - 📹 使用USB摄像头(Tttttttttttttt666)实时视频检测,展示基于YOLOv2在MATLAB2022a的实施效果: ``` Tttttttttttttt1111111111------------5555555555 ``` - 📺 程序核心利用MATLAB视频采集配置及工具箱(Dddddddddddddd),实现图像采集与人脸定位。 - 🧠 YOLOv2算法概览:通过S×S网格预测边界框(B个/网格),含坐标、类别概率和置信度,高效检测人脸。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 BI
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与手势检测识别matlab仿真
**摘要:** 本文介绍了使用MATLAB2022a实现的基于GoogLeNet的USB摄像头手势识别系统。系统通过摄像头捕获视频,利用深度学习的卷积神经网络进行手势检测与识别。GoogLeNet网络的Inception模块优化了计算效率,避免过拟合。手势检测涉及RPN生成候选框,送入网络进行分类。系统架构包括视频采集、手势检测与识别、以及决策反馈。通过GPU加速和模型优化保证实时性能,应用于智能家居等场景。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
m基于Googlenet深度学习的运动项目识别系统matlab仿真,包括GUI界面
**摘要:** 在MATLAB 2022a中,基于GoogLeNet的运动识别系统展示优秀性能。GoogLeNet,又称Inception网络,通过结合不同尺寸卷积核的Inception模块实现深度和宽度扩展,有效识别复杂视觉模式。系统流程包括数据预处理、特征提取(前端层学习基础特征,深层学习运动模式)、池化、Dropout及全连接层分类。MATLAB程序示例展示了选择图像、预处理后进行分类的交互过程。当按下按钮,图像被读取、调整大小并输入网络,最终通过classify函数得到预测标签。
22 0
下一篇
DDNS