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原创单目测距原理理论实践结合+代码部署（目标检测+车辆_行人等测距）深度学习_目标检测

本文探讨了基于单目摄像头的距离测量方法，重点分析了单目与双目视觉测距的优缺点。单目测距通过目标检测框和成像模型估算距离，具有计算量小、成本低的优势；双目测距精度更高但计算复杂。文章详细推导了像素坐标系到世界坐标系的转换过程，包括各坐标系间的变换矩阵，并阐述了相机内外参数和畸变系数（径向和切向）对测距精度的影响。最后指出在自动驾驶等高精度应用中，需通过相机标定获取准确的畸变参数和内外参数，以消除图像畸变对测距结果的影响。

2025-06-30 08:29:20 1835 1

原创单目测距（yolo-目标检测+标定+深度学习目标检测_测距）

摘要： YOLOv5结合单目测距与差帧测速技术，实现目标检测、测距与速度测量。单目测距通过像素坐标转换或深度学习模型估计物体距离；差帧算法利用相邻帧位置差异计算速度，结合卡尔曼滤波优化跟踪效果。DeepSORT算法增强多目标跟踪能力，为每个目标分配唯一ID并生成连续轨迹。实验表明，该方法在交通监控等场景中具有较高精度与实时性。代码示例展示了坐标转换、光流测速及卡尔曼滤波的实现流程，为智能视觉应用提供技术支持。

2025-06-29 18:28:30 1057

原创从零开始完成训练自己的数据集_深度学习框架目标检测算法如何Yolov8训练机械零件数据集识别检测_轴承螺栓齿轮螺母数据集的检测建立零件识别检测gui

本文介绍了使用YOLOv8深度学习框架训练机械零件目标检测模型的方法。数据集包含2249张图片，标注了轴承、螺栓、齿轮、螺母4类零件，提供TXT和XML格式标注。文章详细讲解了数据准备、YOLO格式转换、模型训练与评估的完整流程，并提供了PyQt5构建GUI检测界面的代码示例。该方案可应用于工业自动化分拣、质量检测和库存管理等场景，实现高效精准的零件识别。通过50轮训练后，模型可导出为ONNX格式，便于工业部署应用。

2025-06-28 09:22:36 653

原创创建一个深度学习目标检测_基于深度学习yolov8的人脸情绪识别系统，对人脸情绪中的生气厌恶害怕高兴等进行识别检测

本文介绍了一个基于YOLOv8深度学习模型的人脸情绪识别系统，能够识别7种常见情绪（生气、厌恶、害怕、高兴、中立、伤心、惊讶）。系统构建包括四个关键步骤：环境配置（安装必要库）、数据集准备（按情绪分类的图像数据）、模型训练（使用YOLOv8进行目标检测与情绪分类）以及GUI开发（基于PyQt5的交互界面）。文章还强调了数据增强技术对提升模型性能的重要性，并提供了在PyTorch中实现随机裁剪、水平翻转等增强方法的具体代码示例。该系统支持图片、视频和摄像头多种输入方式，通过深度学习技术实现高效的人脸情绪识别。

2025-06-27 18:59:34 1237 1

原创创建一个基于YOLOv8+PyQt界面的驾驶员疲劳驾驶检测系统实现对驾驶员疲劳状态的打哈欠检测，头部下垂疲劳眼睛检测识别

本文介绍了基于YOLOv8的驾驶员疲劳检测系统开发流程。主要内容包括：1）准备包含4类（疲劳眼睛、打哈欠、头部下垂、正常状态）的YOLO格式数据集；2）安装相关依赖并训练YOLOv8模型；3）开发PyQt界面实现图片/视频检测和实时摄像头监测功能。系统通过YOLOv8模型识别驾驶员状态，界面提供文件选择和实时显示功能，可用于疲劳驾驶预警。代码示例包含模型训练脚本和完整的PyQt界面实现。

2025-06-27 11:10:26 1291

原创创建一个深度学习目标检测_基于yolov8的人体动作识别系统识别摔倒站立跳跃坐下等姿势进行识别

基于YOLOv8的人体动作识别系统开发摘要：本文介绍了一个基于YOLOv8深度学习模型的人体动作识别系统，支持站立、行走、摔倒、跳跃、坐下和跑步6种动作的检测。系统包含完整的开发流程：首先准备YOLO格式标注的数据集，然后使用Python脚本训练模型，最后构建PyQt5 GUI界面实现图片/视频/摄像头检测功能。GUI界面提供摄像头开关、文件上传、实时检测和结果保存等功能。该系统可有效识别多种人体动作，特别是对摔倒等危险动作的监测具有实用价值。

2025-06-27 09:54:06 1224

原创船舰船只尾迹数据集的训练使用YOLOv8目标检测模型进行船只检测，识别船舶船只尾迹的检测

本文提出基于YOLOv8深度学习模型的舰船目标检测与速度反演方案。使用包含12,000张带尾迹船只图像的数据集，通过YOLOv8训练船只目标检测模型，并探讨从尾迹特征反演船速的方法。方案包括数据准备（YOLO格式标注）、模型训练配置、检测推理流程，同时指出需结合图像处理技术和流体力学模型实现速度估计。该方法为水面舰船监测提供了一种可行的技术路线。

2025-06-23 07:51:25 678

原创处理新能源充电站负荷预测数据集并应用AI算法进行预测可通过数据加载、预处理、特征工程等进行处理通过大数据分析和机器学习，AI模型能够根据历史能耗数据、天气情况、对充电站的能耗进行精准预测等

摘要：本文介绍了新能源充电站负荷预测数据集的处理与AI预测方法。数据集包含Boulder、EVnetNL等4个真实充电站的每小时负荷数据，时间跨度1-31个月。通过数据加载、预处理（缺失值处理、异常值修正）、特征工程（添加时间特征等）等步骤，构建LSTM模型进行负荷预测。实验显示，该方法能有效预测充电站能耗趋势，为优化能源管理提供支持。代码示例展示了从数据清洗到模型训练的全流程，为相关研究提供了实践参考。

2025-06-21 10:47:50 974

原创车道线类_使用Yolov8训练使用道路车道线分割数据集训练出道路路面交通标志标识数据集的权重识别左车道线、右车道线和中线

本文介绍了使用YOLOv8训练道路车道线分割模型的方法，包含17000张VOC/YOLO格式标注的数据集，用于识别左车道线、右车道线和中线三类目标。主要内容包括：1) 数据集准备与格式转换说明；2) 完整的YOLOv8训练代码实现，包含参数配置和data.yaml文件设置；3) 模型推理代码示例，展示如何加载训练好的权重进行车道线检测；4) 模型优化建议如量化、剪枝和混合精度训练；5) 简单的GUI界面设计代码，支持图像选择和结果可视化。文章为构建完整的车道线识别系统提供了技术指导。

2025-06-18 18:03:57 1270

原创菜品识别数据集的训练应该如何，怎样做对中餐厅食物食品菜类检测数据集检测并实现可视化及评估鸡蛋大米鸡肉数据集等进行检测构建一个完整的基于YOLOv8的中餐菜品检测系统

摘要：本文介绍了一个基于YOLOv8的中餐菜品检测系统构建方案。该系统使用包含3181张图片、9671个标注的32类中餐菜品数据集，涵盖常见菜品如炒饭、宫保鸡丁、水煮青菜等。文章详细说明了环境配置（PyTorch+YOLOv8）、数据集结构（YOLO格式）和类别清单，并提供了训练脚本示例。该系统适用于智慧食堂等场景，可实现高效菜品识别。训练过程将记录F1曲线、准确率等关键指标，模型性能可通过损失曲线和混淆矩阵直观展示。整体方案具有实用性和可操作性。

2025-06-17 21:32:57 960 1

原创采用时间序列分析和机器学习方法处理这些数据_使用并网光伏系统故障诊断数据集来构建一个有效的故障诊断模型，从数据加载、预处理、特征工程，有效处理并网光伏系统故障诊断数据集

摘要：本研究利用并网光伏系统故障诊断数据集，通过数据加载、预处理和特征工程构建故障诊断模型。数据包含16个CSV和MAT格式文件，标记为Fxy（x=故障类型，y=操作模式）。处理方法包括MAT文件数据提取、故障类型编码，并创建时间特征、滞后特征和滚动统计特征。采用XGBoost分类器进行训练和评估，为光伏系统故障诊断提供有效解决方案。该方法可准确识别7种故障类型，包括光伏阵列、逆变器、电网异常等不同故障场景。

2025-06-15 09:07:03 628

原创采用时间序列分析和机器学习方法——处理电动汽车充电站充电运营数据集_ 利用电动汽车充电站的多维度脱敏数据集来预测站点未来一周每日的充电量（以小时为单位）

本文提出了一种基于时间序列分析和机器学习的电动汽车充电站充电量预测方法。首先对三个数据表（充电运营数据、充电量数据和站点静态数据）进行合并与预处理，包括处理缺失值。然后进行特征工程，构造时间特性、循环特性、滞后特征和滚动窗口统计等新特征。采用XGBoost模型进行训练，并通过网格搜索进行超参数优化。最终模型可预测未来一周每小时充电量，为充电站运营提供决策支持。该方法强调持续改进和模型解释性，建议引入更多外部数据源提升预测精度。

2025-06-14 11:23:10 1157

原创采用深度学习方法来实现使用Yolov5训练太阳能电池板缺陷数据集并构建和训练一个深度学习模型来进行EL图像缺陷识别太阳能电池组件图像 EL图像缺陷识别识别算法

采用深度学习方法来实现使用Yolov5训练太阳能电池板缺陷数据集并构建和训练一个深度学习模型来进行EL图像缺陷识别太阳能电池组件图像 EL图像缺陷识别识别算法

2025-06-12 07:46:29 1029

原创采用深度学习方法进行图像缺陷检测_使用ResNet50预训练模型来对太阳能电池板缺陷数据集 12类的缺陷类型进行检测

摘要：本文介绍了一种基于ResNet50预训练模型的深度学习方法来检测太阳能电池板12类缺陷。使用4500张带XML标签的缺陷图像数据集，通过数据预处理（包括图像调整、归一化和增强）、模型构建与训练，实现了对裂缝、黑心、短路等缺陷的分类检测。实验结果表明，该方法在测试集上取得了良好的准确率，为太阳能电池板质量检测提供了有效的自动化解决方案。最后还讨论了XML标签解析和多缺陷处理的注意事项。

2025-06-11 16:23:29 683

原创采用深度学习方法进行图像分类和分割对SAR（合成孔径雷达）海冰语义分割数据集进行预处理、模型选择与训练哨兵一号 Sentinel-1 ALOS 256✖️256等

采用深度学习方法进行图像分类和分割对SAR（合成孔径雷达）海冰语义分割数据集进行预处理、模型选择与训练-——自己收集的SAR海冰语义分割数据集冰水分类数据是哨兵一和ALOS。

2025-06-09 15:53:15 722

原创采用深度学习_使用卷积神经网络（CNN）选择EfficientNet预训练模型进行微调医疗图像数据集，处理训练应用CT，X光射线，核磁共振的主要疾病医疗图像数据集

选择并配置模型架构（例如EfficientNet）。model._fc = nn.Linear(num_ftrs, 5) # 根据实际类别数量调整# 假设你已经有了train_dataset 和 valid_dataset# 训练循环。

2025-06-09 08:18:44 1056

原创采用基于深度学习的目标检测方法 RoI Transformer模型处理尾矿库检测数据集来构建一个用于尾矿库检测的系统——利用有向检测框准确地识别和定位尾矿实例

本文提出基于RoI Transformer的深度学习模型进行尾矿库目标检测。研究采用包含1183张1024×1024卫星图像的数据集（2016-2021年采集），共计1728个标注实例。方法实现包括：1）配置PyTorch和MMDetection环境；2）将标注数据转换为COCO格式；3）调整RoI Transformer模型参数；4）训练和评估模型。实验表明，该方法能有效检测不同年份、不同形态的尾矿库目标。研究为卫星图像中的旋转目标检测提供了可行方案。

2025-06-08 16:27:20 526

原创采用机器学习或深度学习方法处理振动信号，使用风力电机异音诊断数据集来构建一个智能检验算法数据预处理、特征提取、模型选择训练等

采用机器学习或深度学习方法处理振动信号，使用风力电机异音诊断数据集来构建一个智能检验算法_jia假设你有下面这个数据集风力电机异音诊断数据集【数据背景】在风力电机生产线上普遍采用人工听音的方法分辨良、次品，不仅成本高，而且重复、单调的听音工作极易引起人员疲劳，容易出现误判，若个别不良品混入整批成品中，会给工厂带来严重经济损失，甚至严重影响产品声誉。

2025-06-08 09:25:37 889

原创采用YOLOv5模型使用深度学习目标检测方法训练工地航拍工程车装备车辆数据集识别航拍状态下的自卸车混凝土车挖掘机起重机等

本文介绍了使用YOLOv5模型训练工地航拍工程车车辆检测数据集的方法。数据集包含6700+条目，涵盖9类工程车辆，如挖掘机、塔吊、自卸车等。详细步骤包括：1)安装YOLOv5及依赖库；2)配置数据集目录结构和YAML文件；3)加载预训练模型进行训练；4)模型评估；5)部署推理代码示例。该方法实现了对高空视角拍摄的工程车辆的准确检测，代码示例展示了如何加载模型并进行可视化预测。整个流程完整展现了从数据准备到模型应用的深度学习目标检测实践。

2025-06-06 08:16:08 573

原创采用U-Net作为基础模型训练使用水体分割遥感图像数据集_使用深度学习模型来进行水体分割的遥感图像数据集图像分割任务

接下来，我们定义一个U-Net模型结构用于图像分割任务。self.out_conv = nn.Conv2d(64, 1, kernel_size=1) # 输出层，二分类问题return torch.sigmoid(self.out_conv(dec1)) # 使用sigmoid函数输出概率。

2025-06-05 14:41:15 635

原创采用U-Net架构作为模型汽车轮胎损伤分割与检测数据集来识别针对汽车轮胎损伤分割与检测任务

定义U-Net结构# 这里简化了实现，具体实现可以参考官方U-Net实现或相关论文# 添加更多的层以完成整个U-Net架构...# 继续前向传播...model = UNet(n_channels=3, n_classes=4).cuda() # 4个类别包括背景。

2025-06-05 08:30:57 591

原创采取一个系统化方法来分析和处理数据_(充电桩local信息、时间、车辆状态、SOC、电流、电压等信息)之城市电动汽车充电桩数据集数据预处理、特征工程、探索性数据分析

本文针对中国城市电动汽车充电桩数据集，提出了一套系统化的数据处理与分析流程。数据集包含北京、上海、深圳9个充电站27个充电桩的充电记录，采样间隔18秒，时间跨度1.5年，涵盖充电桩地理信息、时间戳、车辆状态、SOC、电流、电压等关键参数。研究采用多阶段方法：1)数据加载与合并，将原始CSV与充电桩属性XLSX文件整合；2)数据清洗与特征工程，构建时间特征、充电状态标志和充电速率等衍生变量；3)探索性分析，使用可视化工具揭示数据分布规律；4)建模阶段示例以随机森林回归预测充电需求；

2025-06-04 08:33:24 931 1

原创表情识别-情感分析-人脸识别（表情识别的原理与算法实现）实现基于面部情绪识别（FER）的系统

表情识别是计算机视觉中的重要研究方向，通过分析人脸图像判断情绪状态。其核心原理是利用卷积神经网络（CNN）提取表情特征并进行分类，常用FER+等数据集进行训练。表情识别广泛应用于情感分析、人机交互、智能驾驶等领域。关键挑战包括光照、姿态等环境因素的影响，以及复杂表情的识别精度。未来将优化深度学习模型，提升准确性和实时性。本文还介绍了基于VGG13和RFB-320的实时表情识别系统实现方案。

2025-06-03 19:52:48 830

原创爱情来的太快就像龙卷风_深度学习目标检测直接使用 YOLOv8 进行训练龙卷风数据集实现可视化集评估训练自己的龙卷风数据集模型

本文介绍了一个基于YOLOv8的龙卷风检测系统实现方案。数据集包含520张已标注图像，提供VOC和YOLO两种格式。项目分为四个主要步骤：1）数据集准备，采用标准YOLO格式存储；2）环境部署，详细列出Python环境配置和依赖安装；3）模型训练，提供YOLOv8训练脚本；4）结果可视化，包括损失曲线、准确率、召回率等指标的可视化展示。此外还设计了PyQt5 GUI界面，支持图像加载、模型预测和结果显示功能。该方案提供了完整的代码实现，可直接用于龙卷风检测模型的训练和应用开发。

2025-06-03 18:31:56 415

原创 Yolov8有哪些改进策略，80种改进代码，- -行代码就可以添加任- -创新点，替换主干，注意力机制，最新卷积，自研制模块，特征融合

YOLOv8通过多样化改进策略提升目标检测性能，主要包括注意力机制（如C2f-DySnakeConv、BiFPN等）和特征融合（如AFPN、ODConv等）两大方向。该系统提供80种即插即用改进模块，仅需一行代码即可集成创新点，包括替换主干网络、添加新型注意力机制、融合先进卷积模块以及自研特征增强组件。这些改进覆盖了从轻量化（Tiny版）到高性能（Xception版）的各种需求，为模型优化提供了灵活高效的解决方案。

2025-06-03 14:35:06 457

原创 yolov8训练行人目标检测数据集_使用构建一个基于YOLOv8的行人目标检测系统来识别路上行人的检测，环境设置、数据准备、模型训练等

本文介绍了一个基于YOLOv8的行人目标检测系统构建方案。系统采用包含3687张标注图像的数据集（2950训练/737验证），单一人体类别标注。实现步骤包括：1）环境搭建（安装PyTorch、Ultralytics等库）；2）数据预处理（VOC转YOLO格式转换）；3）模型训练配置（YAML文件定义数据集路径和类别）；4）检测工具开发（加载模型、目标检测和可视化）。系统提供完整的Python实现代码，包含数据集处理脚本、模型训练程序和QT可视化界面，可直接用于实际行人检测场景部署。

2025-06-03 12:08:15 929

原创 yolov8训练使用柑橘叶片病虫害数据集_权重来识别蓟马橘叶片病虫害检测使用Flask或FastAPI等框架构建一个基于YOLOv8的柑橘叶片病虫害检测系统

摘要：本文介绍基于YOLOv8构建柑橘叶片病虫害检测系统的方法，主要包括数据准备和模型训练两大步骤。使用包含12种病虫害类别（如褐斑病、柑橘溃疡病、蓟马等）的2377张标注图像数据集，详细说明了从VOC格式到YOLO格式的数据转换方法，以及训练YOLOv8模型的具体流程。系统通过Python脚本实现数据预处理、模型配置和训练过程，最终可对柑橘叶片病虫害进行高效检测。关键词：YOLOv8、柑橘病害检测、目标检测、深度学习、农业病害识别。

2025-06-02 09:48:20 1079

原创 yolov8如何训练+遥感影像各类油罐检测数据集，油罐数据集，共分为外浮顶油罐，封闭顶油罐，球形压力罐，水塔，沉淀罐五种类型，超过26000张影像，采用voc格式标注，512×215尺寸，2GB

本文介绍了一个包含5类油罐（外浮顶、封闭顶、球形压力罐、水塔、沉淀罐）的遥感影像数据集，共26,000张512×215尺寸的VOC格式标注图像。数据集采用标准目录结构，包含图像和标注文件，并提供了YOLOv8训练所需的data.yaml配置模板。文章详细说明了数据集划分方法（80%训练、10%验证、10%测试）以及VOC转YOLO格式的Python转换脚本，包括坐标归一化处理和类别映射实现。该2GB数据集可直接用于目标检测模型训练。

2025-06-01 10:16:59 1362 1

原创 Yolov8改进 C2f中添加注意力机制Attention 包括SE、CA、CBAM、MHSA等）具体实现代码，如何将这些模块集成到YOLOv8模型中

本文介绍了如何在YOLOv8的C2f模块中集成多种注意力机制（SE、CA、CBAM、MHSA等），并提供了具体的代码实现。主要内容包括：各注意力机制的实现代码（Channel Attention、Spatial Attention、CBAM、SE、MHSA）将这些模块集成到C2f中的方法每个注意力机制的详细结构图和原理说明代码示例展示了如何在YOLOv8框架中替换原有模块

2025-05-31 13:28:09 1133 1

原创 Yolov8的详解与实战-深度学习目标检测

摘要： YOLOv8是Ultralytics公司推出的目标检测新版本，在YOLOv5基础上进行多项改进：采用C2F模块轻量化Backbone、优化PAN-FPN结构、使用解耦头设计、引入Anchor-Free机制，并改进损失函数（VFL分类损失+DFL回归损失）。模型提供从n到x五种规格，在COCO数据集上mAP和参数量均有所提升。文章详细解析了C2F模块结构、损失函数原理及头部设计变化，并提供了COCO数据集训练和自定义数据集（Labelme格式）的完整实践流程

2025-05-31 10:42:04 1112

原创 Yolov8改进 C2f中添加注意力机制Attention 包括SE、CA、CBAM、MHSA等）具体实现代码，如何将这些模块集成到YOLOv8模型中

本文介绍了在YOLOv8的C2f模块中集成多种注意力机制的实现方法，包括通道注意力(CA)、空间注意力(SA)、CBAM、SE和MHSA。每种注意力机制通过独立的模块实现，并嵌入到C2f结构中：CA通过全局平均池化和全连接层提取通道权重；SA通过空间卷积捕捉位置信息；CBAM结合了CA和SA；SE采用压缩激励机制；MHSA则实现了多头自注意力。这些模块通过修改C2f的前向传播过程，在特征融合后施加注意力权重，从而提升模型对关键特征的关注能力。代码示例展示了如何将各种注意力机制无缝集成到YOLOv8的骨干网络

2025-05-28 14:31:14 757

空空如也

空空如也