火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt
资源包含：
1.预测权重
2.测试视频
直接下载后放入yolov8官方工程中，直接执行官方detect即可进行火焰识别
2024-04-23 19:23:17
91.76MB
1
基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云）
功能:
[1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等
[2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据
[3]图像识别车牌号
2. 修改数据库配置
修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES`
```python
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库
'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址
'POST': '3306',
'USER': 'root',
'PASSWORD': '123456',
}
}
```
4. 配置停车位
```bash
# 这是初始化100个停车位
python manage.py configure_park 100
# 这是增加100个停车位
2024-04-23 10:43:16
8.46MB
1
交通标识为道路上的行人和车辆提供着丰富的道路交通信息，为调节交通流量、疏导交通、提
高道路通行能力、预示道路状况，减少交通事故起到了至关重要的目的。如果仅仅依靠驾驶人员或
行人对交通标识做出正确反应，难免会出现意外情况，导致交通事故的产生。而随着现代控制理论、
人工智能、传感器与检测技术的高速发展，智能交通系统技术也因此得到了快速的发展，并通过此
技术来辅助车辆驾驶员和控制车辆可以大大减少交通事故的产生。
本文针对车辆的车载交通识别系统进行研究，首先介绍模拟车辆的硬件组成与控制技术，再讨
论与叙述交通标识数据采集、神经网络的图像处理模型的搭建以及车载图像处理技术。模拟系统选
用 Raspberry Pi 板作为 RC 小车控制器，深度学习框架采用 Tensorflow+Keras。系统将通过车载摄像
头感知当前道路、行人、车辆位置、交通灯和交通标识等信息，通过超声波传感器实时监测车辆行
驶的安全距离，实现被控制车辆的左右转向、行进和停车，从而模拟无人驾驶车辆能够安全、可靠
的在道路线上行驶。
2024-04-22 16:44:04
7.62MB
1
基于MATLAB编程，图像缺陷检测，代码完整，包含数据，有注释，方便扩展应用
1，如有疑问，不会运行，可以私信,
2，需要创新，或者修改可以扫描二维码联系博主,
3，本科及本科以上可以下载应用或者扩展，
4，内容不完全匹配要求或需求，可以联系博主扩展。
2024-04-19 14:23:53
3.8MB
1
本资源包含了四套独立的代码实现，旨在通过不同的机器学习和深度学习技术实现语音情感识别。这些方法包括KNN（K-最近邻算法）、SVM（支持向量机）、神经网络和特征降维技术。每套实现都能够独立运行，为研究人员和开发者提供了广泛的选择以适应各种不同的应用场景。
KNN实现：利用K-最近邻算法，通过分析和比较语音样本的特征，来识别情感状态。
SVM实现：通过支持向量机模型，对语音样本的特征进行分类，以准确判断情感。
神经网络实现：采用深度学习方法，构建神经网络模型以学习和预测语音中的情感特征。
特征降维实现：使用算法降低数据维度，以提高模型的运行效率和准确率。
所有代码均使用MATLAB编写，易于理解和应用。本资源适合用于学术研究、项目开发和算法学习，特别适合对机器学习和语音处理感兴趣的研究人员和学生。
注意，其中包含了 提取特征向量以及对语音信号进行基本处理的一些函数 均包含在了KNN这套代码的wavs文件夹下，如果运行其他三套代码报错，请将这个文件夹添加到路径。这套代码是我在课程设计过程中自己使用到的代码，对于初学者很有帮助！
如果对你有帮助，还请点赞或者评论，谢谢！！
2024-04-18 14:57:05
18.55MB
1
基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。
基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。
2024-04-18 11:35:06
423.32MB
一、实验目的
1、复习主成分分析的原理和算法
2、使用sklearn库函数实现对鸢尾花数据集的主成分分析，观察主成分分析的作用
3、（选做）解读基于主成分分析和支持向量机的人脸识别程序
二、实验步骤
1、导入鸢尾花数据集，查看数据分布情况：
选取三个特征查看数据分布情况
选取两个特征查看数据分布情况
2、使用主成分分析函数对鸢尾花数据集降维
3、对降维后的数据集和原始数据集分别进行线性判别分析，比较分析的准确率
4、（选做）使用数值计算方法实现步骤2，深入了解主成分分析的实现过程
三、实验结果与讨论
1、简单清楚的叙述主成分分析的过程
2、绘制人脸识别程序的流程框图
2024-04-17 17:37:14
1.45MB
1