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RSS订阅原创 看守所人员行为分析预警系统 Python
看守所人员行为分析预警系统充分利用了看守所现场已安装的摄像机作为数据采集终端，看守所人员行为分析预警系统覆盖了监舍、洗手间、围墙、走廊、值班岗位、习艺楼以及活动场所等各个关键场景，确保无监控死角。当检测到人员出现打架斗殴、静坐不动、离床、攀高、独处、聚众、倒地等异常行为时，系统会立即触发警报，并将相关视频片段和警报信息发送给管理人员，以便及时采取措施。随着技术的不断发展和优化，该系统将在未来的看守所管理中发挥更加重要的作用，为构建更加安全、高效的监管环境奠定坚实基础。
2025-03-31 10:54:16
218
原创 教师教学质量分析评价系统 A教育大模型
教师教学质量分析评价系统基于YOLOv12+RNN的深度学习算法，教师教学质量分析评价系统精准地检测到学生是否在玩手机、举手、睡觉、交头接耳、趴桌子、行走运动等行为。同时，该模型还能够捕捉学生的情绪表情，如开心、厌恶、愤怒、悲伤、沮丧、恐惧、无表情等。这些行为和表情数据被实时采集后，会被传递到情感模型中进行进一步的深度分析。情感模型通过对学生表情的分析，能够判断学生对课堂内容的情绪反应。系统会统计学生举手的次数、玩手机的频率等行为数据。举手次数的多少可以反映学生参与课堂互动的积极性，而玩手机频率的高低则可能
2025-03-28 11:21:47
219
原创 桥梁垮塌边坡滑坡落石识别系统 YOLOv8
桥梁垮塌边坡滑坡落石识别系统的核心技术是基于YOLOv8+RNN的深度学习算法，桥梁垮塌边坡滑坡落石识别系统能够迅速识别出是否存在落石、滑坡等危险情况。一旦检测到危险迹象，系统会立即触发报警机制，将警报信息通过多种渠道APP推送等发送给相关部门和人员。这种快速响应机制极大地提升了应急处置的效率，为抢险救援争取了宝贵的时间。在降低人员成本和工作压力方面，该系统也发挥了显著作用。传统的监测方式往往需要大量的人力进行现场巡查，不仅效率低下，而且容易出现疏漏。
2025-03-26 21:22:29
248
原创 精神病院防暴力自杀预警识别系统
首先，我们提出了一种简单而高效的区域注意力模块（A2），该模块通过非常简单的方式保持较大的感受野，同时降低了注意力计算的复杂度，从而提高了速度。例如，当患者出现异常动作，如突然挥拳、推搡等可能引发打架的行为时，系统能够迅速捕捉到这些动作，并结合之前的行为模式进行分析，判断是否存在打架事件的潜在风险。首先，系统具备聚众和人数超员识别功能。因此，在相同的计算预算下，基于CNN的架构比基于注意力的架构快大约3倍，这显著限制了在YOLO系统中采用注意力机制的可能性，因为在YOLO中高效的推理速度至关重要。
2025-03-24 08:40:52
233
原创 监狱智能视频分析告警系统解决方案
监狱智能视频分析告警系统解决方案能够精准监测到静坐不动、离床、攀高、独处等行为。例如，当一名囚犯长时间静坐不动时，监狱智能视频分析告警系统解决方案会自动识别并发出预警，以便管理人员及时了解情况，防止囚犯出现自伤、自残等危险行为。在洗手间场景中，系统对入厕超时和尾随行为进行监测，一旦发现异常，立即发出警报。在围墙和走廊场景下，系统能够监测攀高、双警戒线、聚众、打架、倒地等行为，有效防止囚犯攀爬围墙企图越狱，保障监狱的安全。值班岗位的人员离岗、睡岗、缺岗行为也在系统监测范围内，确保监狱的值班制度得到有效执行。
2025-03-23 10:05:25
312
原创 充电桩消防火焰检测系统 YOLOv7
充电桩消防火焰检测系统的核心在于其强大的识别能力，充电桩消防火焰检测系统一旦检测到火焰或烟雾，系统会立即启动一系列自动响应机制。首先，自动灭火系统会被触发，根据充电桩的具体环境和安全规范，选择合适的灭火方式，如气体灭火或水喷淋系统。这种即时干预能够在火势初期有效控制火情，防止火灾进一步扩大。同时，系统会自动切断充电桩的电源，从源头上消除火灾继续蔓延的可能性。这一措施不仅保护了充电桩本身免受进一步损害，也确保了救援人员和现场人员的安全。
2025-03-19 10:06:30
299
原创 自动检测员工是否正确穿戴工服系统
自动检测员工是否正确穿戴工服系统通过在现场安装高清监控摄像头，自动检测员工是否正确穿戴工服系统一旦检测到员工未按规定穿戴工服，系统会立即触发报警机制，通过现场声光报警提醒员工纠正违规行为。同时，系统会将告警截图和视频保存到数据库，并生成详细的报表。这些数据不仅为管理者提供了实时的监控信息，还能作为后续分析的依据。系统还会将报警信号推送到相关管理人员的终端设备上，确保管理人员能够及时赶到现场进行纠正。这种即时反馈机制大大提高了安全管理的响应速度，有效预防了潜在的安全风险。
2025-03-17 10:45:24
299
原创 骑电动车不戴头盔监测报警系统 YOLOv5
骑电动车不戴头盔监测报警系统利用先进的 YOLOv5+CNN 深度学习算法，骑电动车不戴头盔监测报警系统通过安装在关键位置的高清摄像头对骑行电动车和摩托车的行为进行实时监测与分析。一旦检测到骑车者未佩戴安全头盔进入监测范围，系统会立即自动识别并抓拍当时的图像，同时将图像传输到管理中心。在管理中心，系统会输出报警信号，提醒管理人员及时处理。此外，系统还可以与现场的语音告警设备联动，对未佩戴头盔的骑行者进行即时语音提醒。这种实时预警机制不仅能够有效震慑违规行为，还能及时提醒骑行者注意安全，从而降低交通事故的发生
2025-03-12 21:23:10
361
原创 课堂教学质量评价分析系统 AI+教育
课堂教学质量评价分析系统的核心技术基于YOLOv11和CNN算法，课堂教学质量评价分析系统检测到的行为数据（如玩手机、举手、睡觉、交头接耳、趴桌子、行走运动）和表情数据（如开心、厌恶、愤怒、悲伤、沮丧、恐惧、无表情）会被传递到情感模型进行进一步分析。同时，系统还会结合视线跟踪技术，将学生的视线聚焦点与当前教学知识点进行关联，从而更精准地评估学生对知识的接受程度。采集到的数据通过配套的后台大数据业务平台进行处理和分析，通过对这些模块的交叉分析，生成详细的课堂分析报告。
2025-03-10 21:01:08
320
原创 养老院视频监控智能解决方案 yolov11
养老院视频监控智能解决方案基于YOLOv11+RNN，养老院视频监控智能解决方案通过现场监控摄像机实时采集视频数据，并利用YOLOv11+RNN算法对视频内容进行分析。一旦检测到老人摔倒、打架或被虐待等异常行为，系统会立即触发警报，并将相关数据上传至养老监控管理平台。同时，系统会通过小程序向老人的家人或监护人员推送告警信息，确保相关人员能够及时响应。所有监控数据会被存储在云端或本地服务器中，方便管理人员随时回看和分析。通过对历史数据的深度挖掘，系统可以发现潜在的安全隐患，优化养老院的管理流程。
2025-03-07 10:44:37
352
原创 监狱行为智能分析预警系统 CNN
监狱行为智能分析预警系统基于先进的 YOLOv11+RNN 深度学习算法，监狱行为智能分析预警系统充分利用监狱现场已安装的摄像机，实现对监舍、洗手间、围墙、走廊、值班岗位、习艺楼以及活动场所等各个场景下人员行为的 7×24 小时实时监测与预警。在监舍内，该系统能够精准监测到静坐不动、离床、攀高、独处等行为。例如，当一名囚犯长时间静坐不动时，系统会自动识别并发出预警，以便管理人员及时了解情况，防止囚犯出现自伤、自残等危险行为。
2025-03-03 09:03:43
378
原创 乱扔垃圾行为检测系统 YOLOX
乱扔垃圾行为检测系统基于YOLOX+RNN的深度学习算法，乱扔垃圾行为检测系统通过前端摄像头一旦检测到乱扔垃圾行为，系统会立即发出警报，通知相关人员及时处理，从而起到保障社会卫生的作用。本系统通过安装在垃圾桶周围的摄像头，实时监测垃圾桶内的垃圾量。当垃圾桶内的垃圾达到一定高度，即将溢出时，系统会自动发出警报，并将相关信息发送给环卫工人，以便他们及时清理。这不仅提高了传统人工巡查的工作效率，还能有效避免垃圾桶溢出导致的垃圾乱堆乱扔现象，进一步改善城市环境卫生状况。
2025-02-28 20:16:58
380
原创 山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机
山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机基于YOLOX+RNN的深度学习算法，山体落石滑坡识别系统 落石泥石流监控摄像机通过安装在山区公路沿线的监控摄像机来实现对山体的实时监测。这些摄像机分布在关键位置，如山体易滑坡区域、桥梁附近等，能够24小时不间断地捕捉山体的动态变化。一旦摄像机捕捉到山体出现裂缝、落石松动、泥石流迹象等异常情况，立即发出警报，大大提高了监测效率和预警准确性。
2025-02-28 20:10:47
350
原创 明厨亮灶视频分析抓拍识别系统 YOLOv3
明厨亮灶视频分析抓拍识别系统的核心是 YOLOX+RNN 深度学习算法，明厨亮灶视频分析抓拍识别系统通过部署在后厨的关键位置的监控摄像机能够快速识别出后厨人员是否正确佩戴厨师帽、口罩、工作服等，并且能够检测到抽烟、玩手机等违规行为，一旦检测到违规行为或异常情况，立即通过软件平台发出报警提醒，通知管理人员及时处理。后厨人员的穿戴规范是食品安全的重要保障。该系统能够自动识别后厨人员是否按照规范要求佩戴厨师帽、口罩和工作服。如果发现有人员未正确穿戴，系统会立即发出报警提醒，确保后厨人员始终保持良好的卫生习惯。
2025-02-24 14:18:40
297
原创 人员违章操作行为安全检查系统 Opencv
人员违章操作行为安全检查系统基于YOLOX+RNN 深度学习算法，人员违章操作行为安全检查系统通过安装在生产现场的监控摄像机可以实时检测人员的拿取动作、运动轨迹、插装位置以及动作顺序等细节信息是否存在漏放、漏拿、漏打等违规行为。一旦发现这些行为，系统将立即发出警报，提醒管理人员及时采取措施。同时，系统还可以根据预设的安全规则，自动停止相关机器的运行，以避免因违章操作而导致的进一步损失和危险。
2025-02-19 09:50:23
322
原创 高速道路交通违规事件识别检测系统 RNN
高速道路交通违规事件识别检测系统基于 YOLOX+RNN 的深度学习算法，高速道路交通违规事件识别检测系统通过现场摄像机可以高效地识别出多种交通违规行为，如机动车违停、车辆拥堵、车辆逆停、车祸、车辆侧翻和机动车违停占道等。高速道路交通违规事件识别检测系统不仅是一种先进的技术手段，更是创新行业智能监督管理方式的重要体现。它改变了以往交通管理中依赖人工监控的模式，实现了平台远程监控从“人为监控”向“智能监控”的转变。
2025-02-17 20:05:13
323
原创 监狱视频监控智能预警系统 Python
监狱视频监控智能预警系统基于先进的 YOLOX 深度学习算法，监狱视频监控智能预警系统通过现场监控摄像机对监狱内的实时画面进行精准分析。系统具备聚众、人数超员识别功能。在监狱的某些区域，人员数量过多可能会引发混乱，系统通过实时统计和分析人员数量，一旦发现超出设定阈值，便会发出警报。离岗监测功能可以确保监狱工作人员在岗状态，防止因离岗导致的安全隐患。攀高监测则能够防止囚犯通过攀爬等方式逃脱或制造危险。睡岗监测和离床监测功能则分别针对监狱工作人员和囚犯的不当行为进行监督，确保监狱秩序的正常运行。
2025-02-14 09:38:28
319
原创 非车间人员进入识别监控系统 YOLOv8
非车间人员进入识别监控系统的核心是 YOLO8 深度学习算法，非车间人员进入识别监控系统通过现场监控摄像机覆盖了车间及周边的各个关键区域，当系统检测到非车间人员进入时，会迅速触发告警流程。首先，系统会在现场通过语音提醒装置发出语音警告，要求其立即离开。同时，系统会自动抓拍违规人员的图像，并将告警信息实时推送至后台监控中心。此外，系统还具备手机端提醒功能。通过与管理人员的手机端应用程序连接，一旦发生告警事件，管理人员会立即收到推送通知，从而实现快速响应和处理。
2025-02-12 18:36:34
423
原创 社区垃圾分类识别AI算法盒 YOLOv7
社区垃圾分类识别AI算法盒在社区垃圾投放站安装后，社区垃圾分类识别AI算法盒便能实时监测垃圾投放情况。当居民前来扔垃圾时，算法盒一旦检测到错误投放的垃圾，例如将可回收物扔进了其他垃圾桶，或者厨余垃圾没有破袋直接扔进垃圾桶等情况，它会立即启动语音提醒功能，清晰地告知居民正确的投放方式，引导居民进行纠正。这种及时的提醒和纠正机制，不仅能够帮助居民养成良好的垃圾分类习惯，还能有效减少垃圾混投现象，提高垃圾分类的准确率。
2025-02-10 09:26:01
418
原创 车间产线作业流程合规检测系统 YOLOv5
车间产线作业流程合规检测系统通过在车间内安装多个高清摄像头，车间产线作业流程合规检测系统实时捕捉工人在产线上的操作行为。系统可以自动检测工人在生产过程中是否按照正确的顺序执行任务，是否使用正确的工具，是否遵守安全规定等。如果系统检测到工人的操作行为违规，它可以立即向管理人员发送警报或停止机器运行，以避免进一步的损失和危险。同时，系统还会检测工人是否佩戴了必要的安全装备，如安全帽、防护手套等，以及是否在操作过程中采取了正确的安全姿势。一旦发现违规行为，系统不仅会向管理人员发送警报，还可以根据预设的安全策略，立
2025-02-08 10:12:37
379
原创 车间生产区域员工闯入报警系统 CNN
车间生产区域员工闯入报警系统基于YOLOX+RNN深度学习算法，车间生产区域员工闯入报警系统通过安装在车间生产区域的监测摄像机，实时采集图像信息。这些摄像机覆盖了整个机器人生产区域的周界，形成了一道无形的安全防线。当有人员进入监测范围内时，系统设备会现场联动语音告警装置，向闯入人员发出明确的语音警告，告知其已经进入危险区域，要求其立即撤离。与此同时，系统还会联动机器人暂时停止运行，防止人员与机器人发生碰撞或被机器人误伤，从而最大限度地保障人员的安全。
2025-02-08 10:10:39
363
原创 泥石流滑坡地质灾害智能监测系统 YOLOX
泥石流滑坡地质灾害智能监测系统基于YOLOX与RNN深度学习模型，泥石流滑坡地质灾害智能监测系统能够实时捕捉泥石流、滑坡、落石和塌陷等灾害事件的特征。泥石流监测识别摄像机是该系统的关键组成部分。这些摄像机被部署在泥石流易发区域，能够实时采集图像和视频数据。一旦监测到泥石流等灾害事件，摄像机将自动触发报警功能，发出声光警报，同时将监测结果通过网络传输至相关部门。这种自动报警机制大大缩短了灾害信息的传递时间，为应急处置赢得了宝贵的时间。
2025-01-25 09:01:48
308
原创 监狱视频监控行为智能预警系统 YOLOv3
监狱视频监控行为智能预警系统通过在监狱围墙、监舍、走廊、习艺楼等区域部署摄像机，监狱视频监控行为智能预警系统实现了对监狱内部的全方位、全天候监测。系统对连续的行为动作进行有效判断精准识别出离床、攀高、独处、倒地、斗殴、徘徊、滞留、逆行、聚众、静坐不动、入厕超时等异常行为。一旦系统检测到上述异常行为，预警信号将立即被触发。这一预警机制的优势在于其极短的反应时间。传统监控方式依赖人工实时观察，容易因疲劳或疏忽而错过异常情况。而智能预警系统能够在异常行为发生瞬间自动识别并发出警报，通知监控人员及时响应。
2025-01-22 17:45:18
394
原创 工作时间离岗智能识别监测系统 Opencv
工作时间离岗智能识别监测系统基于YOLOX和RNN的深度学习算法，工作时间离岗智能识别监测系统系统利用现场已有的监控摄像机识别监控画面中的人员位置和行为特征。通过深度学习算法的处理，系统能够自动识别员工是否离岗，并计算离岗时间。一旦员工离岗时间超出预设的安全阈值，系统将立即触发报警机制。通过智能化手段，系统极大地减少了人工巡检的工作量，降低了管理成本。同时，精准的监测和即时的报警机制提高了管理的响应速度和准确性，有助于提升企业的整体运营效率和管理水平。
2025-01-20 12:10:40
297
原创 车辆拥堵交通事故识别系统 RNN
车辆拥堵交通事故识别系统通过在关键路段部署监控摄像机，车辆拥堵交通事故识别系统借助 YOLOv8 算法的强大目标检测能力，能够精准识别出车辆、行人等交通参与者。一旦发生车相撞、车辆倾翻、骑车倾翻、路面有人摔倒或打架等异常事件，系统便迅速触发抓拍预警。系统还具备灵活的联动功能，可设置继电器输出，直接控制相关交通设施，如调整信号灯时长，为事故现场提供应急照明等。语音提醒功能则能在第一时间向周边车辆和行人发出警告，提醒他们注意避让，防止二次事故的发生。
2025-01-17 12:57:46
358
原创 矿山皮带异物检测系统 Python
矿山皮带异物检测系统通过YOLOv7+RNN 深度学习算法，矿山皮带异物检测系统够快速准确地识别皮带上铁棍、铁锹、木板、编织袋、锚杆、钻杆、煤矸石等异物，当系统检测到皮带上出现异物时，会立即通过声光报警装置发出警报，同时将异物的图像、位置、类型等详细信息发送到操作人员的终端设备上。操作人员收到警报后，能够迅速采取措施，如停机清理异物，从而有效避免因异物引发的设备损坏和安全事故，保障矿山生产的安全稳定运行。
2025-01-15 10:09:23
357
原创 AI教学分析课堂质量评估系统 YOLOv8
AI教学分析课堂质量评估系统能够实时监测课堂教学活动的诸多细节，AI教学分析课堂质量评估系统通过现场的监控摄像机可精准捕捉师生的面部表情，分析其情绪状态，从而判断学生对课程内容的兴趣程度以及教师的情绪投入情况。同时，借助先进的语音识别功能，系统能实时转录课堂上的师生对话，分析语速、语调、关键词等，进而评估教学互动的质量与深度。此外，图片分析技术则用于捕捉师生的动作、姿态，如教师的肢体语言是否丰富、学生是否专注听讲等，全方位记录课堂教学的动态场景。
2025-01-13 09:31:42
484
原创 货梯载人监控报警自动停梯系统 YOLOv7
货梯载人监控报警自动停梯系统利用安装在货梯轿厢内的监控摄像头，实时捕捉轿厢内的画面信息，货梯载人监控报警自动停梯系统一旦确认有人员进入货梯轿厢监测范围内，系统便会迅速输出报警信号。同时，与电梯控制系统实现联动，强制电梯不关门、不运行，从而将人员拒之于危险之外。这种自动化的干预措施，能够在第一时间阻止人员乘坐货梯，避免因违规操作引发的事故。此外，系统还具备智能学习功能，能够不断优化检测算法，进一步降低误报和漏报现象的发生概率，提高系统的可靠性和稳定性。
2025-01-10 16:30:18
359
原创 工厂安全生产检测系统 车间作业异常行为识别系统
工厂安全生产检测系统 车间作业异常行为识别系的核心是基于YOLOv5+Python深度学习算法，工厂安全生产检测系统 车间作业异常行为识别系统通过车间部署的摄像头能够更准确地分析判断工人是否按照规定的操作流程进行操作，是否存在违规行为，如未佩戴安全帽、未按规定使用工具等。一旦检测到违规行为，系统会通过声光报警等方式提醒工人立即停止违规行为，从而避免可能发生的事故。这种主动的预警机制大大提高了生产过程中的安全性，减少了事故的发生概率。
2025-01-08 13:25:20
468
原创 煤矿AI智能视频分析监控系统 YOLOv5
煤矿AI智能视频分析监控系统以YOLOv5结合Python，煤矿AI智能视频分析监控系统通过在煤矿关键区域安装的高清摄像机对皮带有煤无煤状态、皮带偏移、煤流量大小、出料口堵料、皮带非法坐人、皮带锚杆、矸石、木板、堆煤等异常情况，同时识别人员是否穿工服、是否戴安全帽、空岗、人员入井、车辆出矿、打电话、抽烟等行为进行自动抓拍图像记录，自动录像弹屏显示，输出报警事件和语音提醒等功能有力保障了煤矿矿车道运输的安全性。系统能够对采集到的视频图像进行智能分析，准确识别煤矿生产过程中的各种异常情况和不安全行为，实现对煤矿
2025-01-06 09:03:02
471
原创 工厂车间区域作业AI监测报警系统 CNN
工厂车间区域作业AI监测报警系统集成了深度学习技术，工厂车间区域作业AI监测报警系统检测到有人员闯入行车作业区域时，会立即触发预警机制。这包括联动语音告警器发出警报，以及输出开关量信号使行车停止工作，以防止可能的事故。这种自动响应机制大大提高了作业区域的安全性。在检测到闯入事件的同时，系统还会自动抓拍当时的图像，并将其传输到管理中心。这一功能不仅为事后分析提供了重要依据，也使得管理中心能够实时监控车间内的情况。在管理中心，管理软件会接收到来自监测系统的报警信号。
2025-01-04 21:33:04
340
原创 无人机非机动车检测AI算法 YOLOX
无人机非机动车检测AI算法能够从复杂的城市交通场景中准确识别出非机动车辆和行人。无人机非机动车检测AI算法通过深度学习模型的训练，算法能够识别出非机动车辆的种类，如自行车、电动车等，并且能够分析其行为模式，包括是否逆行、是否闯红灯等违反交通规则的行为。传统的交通监控系统往往依赖于有限的监控摄像头，而无人机的灵活性和高空视角为交通监控提供了新的可能。结合AI算法，无人机能够实时捕获并处理大量图像和视频数据，大大提高了数据处理的速度和准确性。无人机非机动车检测AI算法应用在交通管理中，可实现对常见的动静态违法事
2024-12-30 14:40:20
898
原创 泥石流识别摄像头 YOLOv3
泥石流识别摄像头的核心在于其深度学习算法，泥石流识别摄像头具备全天候监控的能力，无论是白天还是夜晚，都能稳定运行。当摄像头监测到山体出现落石、坍塌或泥石流等异常情况时，系统会立即启动报警机制。报警方式多样，包括发出声音警报、向用户的电脑或手机推送报警信息等。例如，在山体滑坡高风险区域安装的摄像头监测到山体有大量岩石松动、土壤流失等迹象时，会迅速向附近的居民手机发送预警短信，同时在电脑端的监控系统上弹出报警窗口，提醒相关部门工作人员及时采取应急措施。
2024-12-27 21:44:21
308
原创 视频监控故障巡检系统 Opencv
视频监控故障巡检系统在于其深度学习算法的集成，视频监控故障巡检系统通过接入现有的摄像头，实时捕获视频流图像检测图像中的异常情况，如设备离线、摄像头画面偏色、遮挡、模糊、亮度异常以及相机挪动等问题。一旦发现异常，系统将自动从相机视频流中抓拍图像，并触发报警机制。这一过程不仅能够快速响应故障，还能够为后续的故障排查和维修提供直观的证据。与传统的人工巡检相比，该系统大幅提高了故障检测的效率和准确性。此外，系统的自动报警功能也为故障响应提供了即时性，减少了因故障未及时发现而造成的损失。
2024-12-25 14:53:18
456
原创 课堂教学质量AI分析评估系统 RNN
课堂教学质量AI分析评估系统通过安装在课堂上的摄像头和录播设备，课堂教学质量AI分析评估系统实时捕捉学生的课堂表现，系统可以识别出学生在教学环节的表情、坐姿、参与度变化，从而帮助教师调整教学策略，提高课堂互动。在教师教学数据的收集方面，AI系统同样发挥着重要作用。它能够记录教师的授课内容、教学方法以及学生的实时反应，这些数据的积累和分析，使得教育管理者能够全面了解教师的教学风格和效果，进而为教师的专业发展提供指导。
2024-12-23 08:32:54
505
原创 渣土车车辆识别监控系统 Python
渣土车车辆识别监控系统基于深度学习算法对渣土车进行全实时检测，渣土车车辆识别监控系统通过部署在关键路段的高清摄像头，系统能够捕捉到每一辆经过的渣土车图像，一旦系统检测到渣土车或发现其未按规定盖篷布，系统会立即触发抓拍机制，记录下违规行为的证据，并生成预警信息。这些信息会实时传输至监控管理中心，提醒管理人员及时采取行动。这种自动化的预警机制不仅提高了响应速度，也减轻了监控人员的工作负担。
2024-12-20 21:45:05
450
原创 流动商贩乱摆摊占道智能监控系统 YOLOv8
流动商贩乱摆摊占道智能监控系统核心在于深度学习算法的运用，流动商贩乱摆摊占道智能监控系统对高清摄像头捕捉到的图像进行深度分析，识别出违规撑伞、出店经营、车辆占道违停以及违规广告牌等行为。这些行为往往是城市管理中的顽疾，传统方法难以有效管理，而智能监控系统则提供了一种全新的解决方案。抓拍到的违规行为截图会实时上报至城管中心业务平台，管理人员可以迅速查看并处理这些违规情况。
2024-12-18 11:41:31
334
原创 山体滑坡泥石流智能监测系统 YOLOv7
山体滑坡泥石流智能监测系统通过深度学习算法，山体滑坡泥石流智能监测系统通过高清摄像头捕捉到的图像数据一旦监测到泥石流或滑坡的迹象，系统会立即发出警报，并将监测结果和分析数据传输至相关部门。这种快速响应机制极大地提高了预警的时效性，为应急处置争取了宝贵的时间。在实际应用中，泥石流监测识别摄像机被部署在泥石流易发区域，它们全天候工作，不受天气和光线条件的限制。通过对泥石流滑坡落石事件的实时监测和识别，系统能够有效提高预警的准确性和时效性。这不仅有助于及时疏散人员和车辆，避免人员伤亡和财产损失，还能够指导相关部门
2024-12-16 13:54:56
446
原创 智能行为防错识别系统 YOLOv5
智能行为防错识别系统的核心在于实时监控和分析工人的操作行为，智能行为防错识别系统依托高清摄像头捕捉工作场景，智能行为防错识别系统通过计算机视觉算法对视频中的人体关键点进行识别，如手腕、肩膀、膝盖等，从而提取人体动作的细节特征。这些关键点的识别和特征提取，使得系统能够更准确地捕捉到工人的操作行为，并识别出更加复杂的动作模式和动作顺序。这种交互式的提示系统，不仅能够降低操作难度，减少人为错误，还能够提高工人的工作效率。例如，当工人拿起错误的工具时，系统会通过语音提示工人更换正确的工具，从而避免可能的安全事故。
2024-12-13 21:27:50
440
原创 无人机道路病害监测系统 CNN
无人机道路病害监测系统的核心在于深度学习算法的集成。无人机道路病害监测系统能够对高清摄像头捕获的道路图像进行深度分析，自动识别和标记出道路裂缝。在训练阶段，系统通过大量标注过的道路裂缝图像数据，学习裂缝的特征和模式。这些数据包括不同类型、不同大小和不同环境下的裂缝图像，确保了模型的泛化能力。通过这一过程，系统能够识别出5mm以上的裂缝，并且保证识别率达到85%以上，这一指标在实际应用中具有重要意义，因为它直接关系到道路安全和维护的及时性。
2024-12-11 08:58:53
483
空空如也
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