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RSS订阅原创 智能图像检测：红外光谱蛋类孵化条件成熟与否检测
本项目数据集信息介绍本项目旨在开发一个改进的YOLOv11模型，以实现对红外光谱下蛋类孵化条件成熟与否的高效检测。为此，我们构建了一个专门的数据集，命名为“thermal_egg”，该数据集专注于分析和识别不同类型的蛋类孵化状态。数据集中包含两大类别：可孵化的“fertile”蛋和不可孵化的“infertile”蛋。这一分类的设定不仅反映了蛋类孵化过程中的生物学特征，也为模型的训练提供了明确的目标。在数据集的构建过程中，我们采用了高精度的红外成像技术，以捕捉蛋类在不同孵化阶段的热特征。
2024-11-25 12:47:37
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原创 逐项优化进阶：红外光谱老鼠检测
本项目数据集信息介绍本项目旨在改进YOLOv11模型，以实现高效的红外光谱老鼠检测系统。为此，我们构建了一个专门的数据集，涵盖了与老鼠检测相关的多种类别。该数据集共包含四个类别，分别为“0”（背景）、“Human”（人类）、“Light”（光源）和“Mouse”（老鼠）。这些类别的设计旨在提供一个多样化的环境，以便模型能够在不同的场景中有效识别和区分目标对象。在数据集的构建过程中，我们收集了大量的红外光谱图像，确保涵盖各种环境条件和光照变化。
2024-11-25 10:08:42
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原创 多层面改进：建筑工地场景物体检测
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集专注于建筑工地场景的物体检测，旨在通过改进YOLOv11算法，提高建筑工地环境中各类物体的识别精度与效率。
2024-11-25 08:49:18
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原创 教学全程覆盖：光伏面板缺陷检测
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集名为“Solar PV Maintenance Combined Dataset”，旨在为改进YOLOv11的光伏面板缺陷检测系统提供丰富的训练素材。该数据集包含四个主要类别，分别是“鸟粪”、“裂纹”、“灰尘”和“面板”，这些类别涵盖了光伏面板在实际应用中可能遇到的常见缺陷。通过对这些缺陷的有效识别与分类，系统能够实现更高效的光伏面板维护与管理，进而提升光伏发电的整体效率和可靠性。在数据集的构建过程中，特别注重了样本的多样性与代表性。
2024-11-23 10:12:25
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原创 详细视频教程：【污染排放检测】污水管道清水管道类型识别
本项目数据集信息介绍本项目旨在开发一个改进版的YOLOv11模型，以实现对污水管道和清水管道的高效识别，特别关注污染排放检测的应用。为此，我们构建了一个专门的数据集，涵盖了与管道相关的多种类型，旨在为模型的训练提供丰富而多样的样本。该数据集共包含三种主要类别，分别是“Empty Pipe”（空管道）、“Sewage Pipe”（污水管道）和“Water Pipe”（清水管道）。这些类别的选择不仅反映了管道系统的基本构成，也为模型在实际应用中提供了重要的区分依据。
2024-11-22 16:31:47
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原创 图像技术：腐蚀类型检测
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集旨在支持改进YOLOv11的腐蚀类型检测系统，特别聚焦于腐蚀现象的多样性和复杂性。数据集包含六个主要类别，分别为“2”、“Crevice”、“Galvanic”、“Non corroded”、“Pitting”和“Stress Corrosion cracking”。这些类别涵盖了不同类型的腐蚀特征，反映了在实际应用中可能遇到的各种腐蚀形态。数据集中的“Crevice”类别主要指在接触面或连接处形成的腐蚀，通常由于流体流动不畅而导致的局部环境恶化。
2024-11-22 15:11:56
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原创 全面前端显示：鹅成熟与否识别
本项目数据集信息介绍本项目旨在开发一个改进的YOLOv11模型，以实现对鹅的成熟与否的高效识别。为此，我们构建了一个专门的数据集，名为“Goosebuster”，该数据集涵盖了两类主要的目标对象：成年加拿大鹅（Adult Canada Goose）和幼年加拿大鹅（Baby Canada Goose）。通过对这两类的细致分类，我们能够更准确地训练模型，以便在实际应用中实现对鹅的成熟状态的自动识别。数据集的构建过程包括了对多种环境下的鹅进行拍摄，确保了数据的多样性和代表性。
2024-11-22 13:52:20
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原创 多视角视频教程：电气柜门未关检测
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集专注于电气柜门未关检测系统的训练，旨在提升YOLOv11模型在该特定任务上的性能。数据集的主题围绕“电气柜”展开，特别关注电气柜门的状态，以便实现对未关门情况的准确识别。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“Doors-open”，即电气柜门处于打开状态的图像。这一单一类别的设计使得模型能够专注于学习电气柜门打开时的特征，减少了因类别多样性带来的复杂性。
2024-11-22 12:32:47
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原创 一站式学习：飞机表面缺陷检测
本项目数据集信息介绍本项目旨在开发一种改进的YOLOv11模型，以实现对飞机表面缺陷的高效检测。为此，我们构建了一个专门的数据集，聚焦于航空器表面可能出现的三种主要缺陷类型：裂纹（Crack）、凹陷（Dent）和缺失的紧固件（Missing Fastener）。该数据集包含丰富的图像样本，涵盖了不同角度、光照条件和背景环境下的飞机表面，以确保模型在实际应用中的鲁棒性和准确性。在数据集的构建过程中，我们收集了来自多个航空公司和维修机构的真实飞机表面图像。这些图像经过精心标注，确保每一类缺陷都能被准确识别。
2024-11-22 10:53:57
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原创 多视角视频教程：手部清洗步骤识别
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集旨在为改进YOLOv11的手部清洗步骤识别系统提供强有力的支持。该数据集以“Steps auto data”为主题，专注于手部清洗过程中的各个步骤，通过精确的标注和丰富的样本，为模型的训练和评估奠定了坚实的基础。
2024-11-20 15:52:22
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原创 全面前端显示：菠萝加工线眼检测
本项目数据集信息介绍本项目旨在开发一个改进版的YOLOv11模型，以实现菠萝加工线上的眼检测系统。为此，我们构建了一个专门的数据集，聚焦于菠萝的眼部特征，确保模型能够准确识别和定位菠萝的眼。该数据集包含了大量的菠萝图像，所有图像均经过精心挑选和标注，以确保其在训练过程中的有效性和可靠性。数据集中只包含一个类别，即“eye”，这一类别专门针对菠萝的眼部特征进行标注，确保模型能够专注于这一特定的检测任务。
2024-11-20 14:32:43
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原创 更新创新流程：桥梁表面建造材料分割检测
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集专注于桥梁表面建造材料的分割检测，旨在改进YOLOv11模型在材料识别和分割任务中的表现。数据集包含两种主要的材料类别：混凝土（Concrete）和钢材（Steel），这两种材料是现代桥梁建设中最常见的构成部分。通过对这两种材料的精确分割与检测，系统能够有效识别桥梁表面的不同构造，进而为桥梁的维护与管理提供重要的支持。在数据集的构建过程中，采用了多种数据采集技术，包括高分辨率图像拍摄和激光扫描，以确保所收集的样本具有足够的多样性和代表性。
2024-11-20 11:17:24
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原创 新手入门指引：法兰尺寸测量定位图像分割
本项目数据集信息介绍本项目的数据集专注于法兰（Flange）尺寸测量与定位的图像分割任务，旨在通过改进YOLOv11模型，提升法兰相关部件的检测与识别精度。数据集中包含了两类主要对象，分别为“孔”（hole）和“板”（plate），这两类对象在法兰的结构与功能中扮演着至关重要的角色。孔通常用于连接和固定，而板则是法兰的主要承载部分，二者的准确识别与测量对于工程应用至关重要。为了确保模型的有效性与泛化能力，数据集经过精心构建，涵盖了多种不同形状、尺寸和材料的法兰图像。
2024-11-20 09:57:54
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原创 入门级课程：钢水包检测
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集专注于钢铁生产过程中关键设备——钢水包（Ladle）的检测与识别。数据集的主题围绕“steel plant ladle”，旨在为改进YOLOv11模型提供高质量的训练数据，以提升其在实际应用中的检测精度和效率。该数据集包含丰富的钢水包图像，涵盖了不同角度、光照条件和背景环境下的钢水包实例，确保模型能够在多样化的场景中有效识别和定位目标。数据集中仅包含一个类别，即“Ladle”，这意味着所有的标注数据均聚焦于钢水包的检测。
2024-11-18 10:49:08
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原创 智能一键训练：工位区域员工在岗检测员工行为监测图像分割
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集专注于工位区域员工在岗检测与行为监测，旨在通过改进YOLOv11模型实现对员工行为的精准识别与图像分割。数据集的主题围绕“securi”，强调了在工作环境中保障安全与效率的重要性。该数据集包含六个类别，具体为“cabin 1”、“cabin 2”、“cabin 3”、“cabin 4”、“movingemployee”和“sittingemployee”。这些类别不仅涵盖了不同的工作舱位，还细分了员工的动态行为状态，提供了丰富的场景与行为数据。
2024-11-18 09:03:07
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原创 一条龙教学体系：铸件表面标记定位
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集专注于铸件表面标记的定位，旨在改进YOLOv11模型的性能，以实现更高效的铸件检测和标记识别。数据集的主题围绕“mm”展开，强调了在铸件表面微小标记的精准定位。该数据集包含单一类别，即“marker”，这意味着所有的样本均为铸件表面上的标记，旨在为模型提供一致且明确的训练目标。在数据集的构建过程中，我们采集了大量的铸件图像，这些图像展示了不同类型的铸件表面及其上所附加的标记。
2024-11-17 17:02:04
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原创 图像处理新思路：金属裂缝检测分割
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集名为“1208_crack_seg_add”，专门用于训练和改进YOLOv11模型，以实现高效的金属裂缝检测与分割。该数据集的设计旨在为深度学习算法提供丰富的训练样本，以提升其在实际应用中的准确性和鲁棒性。数据集中包含的类别数量为1，具体类别列表仅为“0”，这表明该数据集专注于检测金属表面上的裂缝，旨在为裂缝的自动识别和分割提供精确的标注。在数据集的构建过程中，特别注重样本的多样性和代表性，以确保模型在不同场景下的适应能力。
2024-11-17 13:30:12
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原创 卡车门开闭状态检测算法设计与实现：操作简易训练
本项目数据集信息介绍本项目旨在改进YOLOv11的卡车门开闭状态检测系统，为此我们使用了名为“yolov4-CAP”的数据集。该数据集专门设计用于训练和评估计算机视觉模型在卡车门状态检测方面的性能。数据集中包含三种主要类别，分别是“door_close”（门关闭）、“door_open”（门打开）和“truck”（卡车），这些类别的划分为模型的学习提供了清晰的目标和方向。“yolov4-CAP”数据集的构建考虑到了多样性和现实场景的复杂性，确保模型在不同环境和条件下的鲁棒性。
2024-11-10 10:14:10
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原创 水泥袋检测算法设计与实现：完整培训教程
本项目数据集信息介绍本项目所使用的数据集名为“WC-TL”，专门用于训练和改进YOLOv11模型，以实现高效的水泥袋检测系统。该数据集的设计旨在提供一个高质量的样本库，以便在各种环境下对水泥袋进行准确识别和定位。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“Cement Bag”，这意味着所有的数据样本均围绕这一特定物体展开，确保模型在识别水泥袋时的专注性和准确性。在数据集的构建过程中，我们采集了多种场景下的水泥袋图像，包括不同的拍摄角度、光照条件和背景环境。
2024-11-09 15:33:44
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原创 基于RegNet-Backbone改进YOLOv5的停车位实时检测推荐系统
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2023-11-19 10:42:32
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原创 基于DeepSort和STAM-LSTM的车辆行驶方向检测系统（转向、变道、直行）
基于DeepSort和STAM-LSTM的车辆行驶方向检测系统（转向、变道、直行）
2023-11-02 13:01:22
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