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摘要： 农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。本文详细介绍基于YOLOv5深度学习模型的农作物叶片病害检测系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多个目标进行识别分类，可识别多种农作物叶片病害类型。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 阅读全文

摘要： 行人车辆检测与计数系统用于交通路口行人及车辆检测计数，道路人流量、车流量智能监测，方便记录、显示、查看和保存检测结果。本文详细介绍行人车辆检测，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面以及训练数据集。在界面中可以选择各种行人车辆图片、视频进行检测识别与计数；可对图像中存在的多个目标进行识别分类。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 阅读全文

摘要： 火焰检测系统用于检测日常是否出现火情，支持图片、视频、摄像头等多方式检测火焰、实现火灾警报功能，提供了登录注册界面。在介绍系统实现原理的同时，给出部分Python的实现代码以及PyQt的UI界面。火焰检测系统主要用于日常生活中火情图像的识别，基于YOLOv5模型识别图像中可能出现火灾的位置、着火点数目、置信度等；可分析图片、视频和摄像画面中的火焰情况，自由切换火焰检测模型；系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用；火焰识别结果实时显示，单个目标可逐个标注、显示和数据展示，结果可通过菜单按钮保存。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 阅读全文

摘要： 口罩检测系统用于日常生活中检测行人是否规范佩戴口罩，利用深度学习算法可实现图片、视频、连接摄像头等方式的口罩检测，另外支持和结果可视化。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。口罩检测系统可用于路口、商场等公共场合检测人脸是否佩戴口罩，佩戴和未佩戴口罩的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另外对图片、视频等文件也可进行测试和检测；登录系统提供用户注册、登录、管理功能；训练和调优的模型可有效检测口罩佩戴情况，模型可选择切换。 阅读全文

摘要： 鸟类识别是深度学习和机器视觉领域的一个热门应用，本文详细介绍基于YOLOv5的鸟类检测识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种鸟类图片、视频以及开启摄像头进行检测识别；可通过UI界面选择文件，切换标记识别目标，支持切换模型，支持用户登录注册界面；基于YOLOv5模型训练实现，提供训练数据集和训练代码，检测速度快、识别精度较高；另外，还提供了可训练代码和数据集。博文给出了Python代码介绍和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 阅读全文

摘要： 跌倒监测系统用于智能化监测是否有行人跌倒，通过YOLOv5的深度学习技术对视频、图片、摄像头等画面进行跌倒检测，分析并安全提醒。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、PyQt的UI界面及训练数据集。跌倒监测系统主要用于日常生活中行人跌倒情况的识别，监测画面中可能已经出现跌倒的行人位置、数目、置信度等；模型易于更换和改进，系统设计有注册登录功能，方便用户进行管理和使用；跌倒监测结果实时显示，可用于安防监控，也可用于跌倒情况自动化分析。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。 阅读全文

摘要： 本文详细介绍Kmeans聚类算法的原理和程序实现。首先介绍利用该算法的原理及理解，详细介绍基于MATLAB设计一个自定义的Kmeans函数过程，然后利用该函数对UCI的数据集进行聚类以测试聚类结果。代码见文末介绍，后续章节将介绍的主要部分有：Kmeans算法的原理与理解、基本原理、算法流程、编程实现、聚类结果评价、类簇中心点的选取。 阅读全文

摘要： 本文通过图文详细介绍如何利用支持向量机对图像进行分类，经过上篇文章对原理的介绍，这里介绍利用MATLAB编程实现。更多相关资源详解也可参考博主最新博文基于支持向量机的手写数字识别详解（MATLAB GUI代码，提供手写板）。本文后续章节将介绍的主要部分有：图片数据集整理、主要步骤：GLCM提取、合并特征、SVM训练与测试、分类结果评价、结果显示，完整代码，下载链接。 阅读全文

摘要： 本文通过图文详细介绍如何利用支持向量机对图像进行分类。这篇文章从什么是图像分类任务开始一步步详细介绍支持向量机原理，以及如何用它解决图像多分类任务。将这部分内容分为上下两篇：上篇重点详细介绍实现原理，下篇衔接上篇进行编程实现并对程序进行解释，本篇为上篇。本文将主要介绍以下几个方面：图像分类任务、收集训练集与测试集、支持向量机分类基本原理、特征选择与提取、用SVM 进行图像分类、分类结果评价。 阅读全文

摘要： UCI数据集作为标准测试数据集经常出现在许多机器学习的论文中，为了更方便使用这些数据集有必要对其进行整理，这里整理了论文中经常出现的数据集，并详细介绍如何使用MATLAB将数据集文件整理成自己需要的格式以及如何使用数据集文件。要点如下，博主另一篇博文UCI数据集详解及其数据处理（附148个数据集及处理代码）有更加详细的介绍。 阅读全文