weixin_51534858的博客

本文旨在提出一种基于AT-LSTM模型的网民情感分析方法，旨在从海量的微博评论数据中提取网民的情感倾向，并通过深入剖析，揭示情感变化背后的原因。首先，运用Python爬虫技术，从微博社交媒体平台抓取了大量用户评论数据，并进行了标签化处理、中文分词和除停用词等一系列的数据预处理工作。然后，构建AT-LSTM模型对处理后的数据进行情感分类，通过引入注意力机制，使得模型能够在处理序列数据时，更加关注与情感分类相关的关键信息，模型在准确率、精确率和召回率等方面均取得了显著的优势。

基于深度学习的生活垃圾智能分类系统（微信小程序+Resnet（可改YOLO）+MySQL+vue管理端+训练数据集+论文）

本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下：（1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型YOLOv5s。（2）本文给出了一种基于深度学习的垃圾图像分类模型YOLOv5s。

本篇论文研究的是基于车牌识别技术的智能停车场管理系统，采用基于深度学习的车牌识别算法，通过卷积神经网络对车牌图像进行处理和分析，实现车牌字符的识别和车牌信息的提取。同时，本文还设计了一个智能停车场管理系统，包括车位管理、车辆识别、支付管理、数据分析等多个模块，实现了停车场的智能化管理和优化。另外，还讨论了系统的功能需求和非功能需求，以及开发环境和集成开发工具的选择。

本篇论文研究的是基于车牌识别技术的智能停车场管理系统，采用基于深度学习的车牌识别算法，通过卷积神经网络对车牌图像进行处理和分析，实现车牌字符的识别和车牌信息的提取。同时，本文还设计了一个智能停车场管理系统，包括车位管理、车辆识别、支付管理、数据分析等多个模块，实现了停车场的智能化管理和优化。

基于深度学习的学情智能监测系统设计与实现（PYQT+YOLOv8+训练数据集+论文+部署文档）

特征提取方法对图像中的形状和纹理信息描述能力强，适用于多种目标检测和识别任务。2. 该系统对光照条件的变化和图像旋转具有一定的稳定性，能够适应不同环境下的图像识别需求。3. 计算速度相对较快，适用于实时目标检测和识别系统。

本篇论文研究的是基于车牌识别技术的智能停车场管理系统，采用基于深度学习的车牌识别算法，通过卷积神经网络对车牌图像进行处理和分析，实现车牌字符的识别和车牌信息的提取。同时，本文还设计了一个智能停车场管理系统，包括车位管理、车辆识别、支付管理、数据分析等多个模块，实现了停车场的智能化管理和优化。另外，还讨论了系统的功能需求和非功能需求，以及开发环境和集成开发工具的选择。

本文设计并实现了一个基于深度学习的学情智能监测系统，该系统通过对学生学习状态的自动监测与分析，旨在辅助教师更精准地把握学生学习情况，进而优化教学策略和提升教学质量。在论文中，详细描述了系统的设计与实现过程，并进行了全面的测试以确保其稳定性和可靠性。首先，对系统的需求进行了深入分析，确定了监测学生学习状态的关键功能，并设计了相应的系统架构和数据库结构。随后，收集并预处理了大量的课堂图片和视频数据，用于模型的训练和优化。

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共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。并且为用户提供了登录注册功能，使用mysql数据库进行存储和校验。本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。在98.6%左右，可准确完成电梯内检测。任务，并搭配了GUI检测界面，支持。

本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了YOLOv5系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了PyQt5图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。

本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下：（1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型YOLOv5s。（2）本文给出了一种基于深度学习的垃圾图像分类模型YOLOv5s。

本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。

随着互联网的迅猛发展，校园内的二手交易市场也逐渐呈现出蓬勃的发展态势。学生们在校园生活中会产生大量的闲置物品，而其他学生也有可能需要这些物品。本论文研究了校园二手交易系统的需求分析、系统实现和测试三个部分，旨在提高校园二手交易系统的开发和测试效率，为校园物品的发展和应用做出贡献。在需求分析部分，本论文对校园二手交易系统进行了分析，确定了系统的基本功能和模块。在系统实现部分，本论文使用Python作为开发语言，采用了Django框架、MySQL数据库和前后端分离架构等技术，实现了系统的基本功能和模块。

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全部为教室监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成课堂学生检测任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。xml .txt格式都有 Yolo可直接训练 已跑通。获取数据集请关注下列公众号。

本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。

摘要本文基于Python技术，搭建了YOLOv5s深度学习模型，并基于该模型研发了微信小程序的垃圾分类应用系统。本项目的主要工作如下：（1）调研了移动端垃圾分类应用软件动态，并分析其优劣势；分析了深度学习在垃圾分类领域的相关应用，着重研究了YOLO系列的工作原理和YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四大模型的优缺点，最终选择了轻量级深度学习模型YOLOv5s。（2）本文给出了一种基于深度学习的垃圾图像分类模型YOLOv5s。

本人训练的模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测任务，并搭配了GUI检测界面，支持等功能。并且为用户提供了登录注册功能，使用mysql数据库进行存储和校验。训练的模型在98.6%左右。本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。

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本人训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务，并搭配了GUI检测界面，支持等功能。并且为用户提供了登录注册功能，使用mysql数据库进行存储和校验。训练的模型准确率在98.6%左右。本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。共有4000张左右图片，全部为电梯监控真实照片，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。

数据集权重文件UI界面本数据集用于电梯禁入电动车项目的模型训练任务。共有4000张左右图片，全部为，没有网络爬虫滥竽充数的图片，并已经分好数据集和验证集，可直接用来训练。以上图片均一一手工标注，标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。本人使用此数据集训练的yolov5s模型，准确率在98.6%左右，可准确完成电梯内检测电动车任务。如有需要可以提供训练好的权重文件和检测UI界面。以下为数据集的部分图片展示，有需要的朋友可以随时交流交流。

最近几年来我国机动车的数量不断增多，驾驶人员数量的不断上涨导致交通问题发生的概率逐年增大。根据相关研究表明，驾驶员的操作行为不规范以及疲劳驾驶是引起事故发生的主要原因，因此对这两种行为进行及时的监控与预警变得越来越重要。现有的检测方法很难保证同时满足精准度与速度的需求，所以针对这两种问题本文研究内容如下。对于疲劳检测，首先从传统面部行为和基于深度学习检测算法研究入手，针对当前算法准确性与实时性不平衡的问题，将疲劳检测转化为目标检测的问题，最后根据疲劳判定指数检测驾驶员状态。

本篇论文研究的是基于车牌识别技术的智能停车场管理系统，采用基于深度学习的车牌识别算法，通过卷积神经网络对车牌图像进行处理和分析，实现车牌字符的识别和车牌信息的提取。同时，本文还设计了一个智能停车场管理系统，包括车位管理、车辆识别、支付管理、数据分析等多个模块，实现了停车场的智能化管理和优化。另外，还讨论了系统的功能需求和非功能需求，以及开发环境和集成开发工具的选择。

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本文旨在基于Python开发一种口罩佩戴识别系统，通过深度学习技术实现对口罩佩戴情况的准确检测。采用了系列目标检测算法作为基础模型，并结合迁移学习进行训练和优化。同时，为了提供更好的用户体验，本系统还设计了用户登录注册界面，实现了用户信息的管理和保存。最后，在开发过程中，使用了图形界面设计工具，使系统界面更加友好和易用。