本文分類(lèi):news發(fā)布日期:2026/2/23 5:49:09
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一、項(xiàng)目介紹
本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種基于深度學(xué)習(xí)YOLOv11的跌倒識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng),旨在通過(guò)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)識(shí)別跌倒行為,提升公共安全與老年監(jiān)護(hù)能力。系統(tǒng)采用YOLOv11模型,針對(duì)三類(lèi)目標(biāo)(fallen跌倒后、falling跌倒中、stand站立狀態(tài)…
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一、項(xiàng)目介紹 針對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)葉片表面缺陷檢測(cè)效率低、人工成本高等問(wèn)題,本研究提出了一種基于YOLOv12深度學(xué)習(xí)算法的智能化檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以Python為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言,集成YOLOv12目標(biāo)檢測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片表面7類(lèi)典型缺陷(燒蝕、裂紋、…
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在當(dāng)前深度學(xué)習(xí)模型日益復(fù)雜、硬件配置愈發(fā)多樣化的背景下,如何快速構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)定且高效的訓(xùn)練環(huán)境,已經(jīng)成為許多開(kāi)發(fā)者和研究人員面臨的首要挑戰(zhàn)。尤其是在目標(biāo)檢測(cè)這類(lèi)計(jì)算密集型任務(wù)中ÿ…
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