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基于目标检测和姿态识别的实时防摔倒检测系统
☆14Updated 4 years ago
Alternatives and similar repositories for Missouri
Users that are interested in Missouri are comparing it to the libraries listed below
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- 疲劳检测☆11Updated 4 years ago
- 通过手动标注数据集，训练老人摔倒的模型☆21Updated 2 years ago
- 智慧教室监考系统，作弊检测和考生点名功能（智慧教室的最后一个 项目，尝试使用c++部署算法，使用TensorRT进行加速）☆60Updated last year
- 基于yolov5和django框架的web端人脸识别并打码系统☆10Updated 2 years ago
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- “谛听”声纹识别——基于Tensorflow架构深度学习声纹识别系统☆13Updated 4 years ago
- 智能视频分析：视频目标检测，视频人群计数☆65Updated last year
- A django-yolov5 starter webapp. Based on yolov5-flask example.☆11Updated 3 years ago
- 安徽大学计算机视觉大作业——人体关键点检测及其在AI运动中的应用☆10Updated 3 years ago
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- 基于PaddleX+Flask开发后端，基于VUE开发前端应用，做一个AI医疗的WEB应用☆179Updated 4 years ago
- 🛣️基于YOLOv8的智慧校园人脸识别和公路汽车检测☆48Updated last year
- 农民伯伯只需要给自己的庄稼叶子拍张照片，人工智能就能识别出农作物的病虫害种类，给出精准的防治建议，并构建大范围农作物病虫害数据采集与预防预警系统，精准预防治理农作物病 虫害。 助力精准扶贫、乡村振兴、智慧农业的同济智慧：将论文写在祖国大地上，写入田间地头里。☆149Updated 6 years ago
- Yolov5 keras 漂浮物检测 万能运行 数据集制作☆18Updated 4 years ago
- 基于Yolov5-Deepsort-Fastreid源码，重构了视频行人MOT和行人ReID特征提取代码、接口☆13Updated 2 years ago
- 基于Mediapipe框架检测人体3D骨架，KNN算法识别人体是否跌倒。☆69Updated 2 years ago
- 人脸识别、人脸细粒度表情识别、异常行为检测和识别☆12Updated 3 years ago
- 基于yolov5+pyqt的甲骨文图形化检测工具☆39Updated last year
- 探索智能零售领域的图像识别方案，从而让机器更精准地识别商品，通过更快捷地购物带来全新的用户体验。☆12Updated 4 years ago
- CNN学生行为识别☆24Updated 3 years ago
- 这是一个智慧城市智能交通路口视觉监控后台管理系统☆14Updated 4 years ago
- 森林火灾项目分为两个部分，本部分为模型效果展示。既实用flask搭建一个简易的服务器，web端访问相应接口，程序将读取本地视频和模型，并对每一帧进行检测。分析完毕后，保存检测结果为视频☆11Updated 5 years ago
- 基于人工智能的中医图像分类, 本存储库包含一个针对中药的人工智能图像分类系统。该项目的目标是通过输入图像准确识别和分类各种中草药和成分。这个仓库里藏着一个神秘的宝藏——一个专为中药打造的人工智能图像分类系统。就像一位奇幻冒险中的导航者，这个项目的任务是将神秘的图像输入，变幻…☆126Updated 10 months ago
- 蔬菜水果图片识别少量样本测试效果☆62Updated 7 years ago
- 基于深度学习的驾驶者行为监测预警系统，中南大学信息院与交通院合作实现，项目进行中☆27Updated 7 years ago
- 项目内容主要包括: 开发环境、图像与视频的操作、模板匹配、特征点与特征匹配、运动物体检测、目标跟踪、图像检索、手势识别、图像内容识别、手写字符识别、速算题识别、上位机开发以及软硬结合的人脸疲劳检测。项目内容包括人工智能软件设计方法与代码实现步骤。☆31Updated 2 years ago
- 构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)☆17Updated 2 years ago
- 智慧教室项目的Java版本，尝试将多人姿态估计、情绪识别、人脸识别、静默活体检测等技术在java上实现。☆65Updated 4 years ago
- 一款基于深度学习，提供数据标注、模型训练、模型部署、基于已有模型自动标注等功能的计算机视觉一体化平台。 操作简单，无需深度学习理论即可实现AI落地。处理分类、目标检测、目标跟踪等计算机视觉任务。 应用场景：交通执法（车辆违停、行人乱穿马路等）、工业检测（缺陷检测、物体分拣等…☆151Updated 5 years ago