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深度学习YOLO水果蔬菜检测系统——计算机类毕设课设 深度学习YOLO水果蔬菜检测系统——计算机类毕业设计(课程设计) 软件:Pycharm+Anaconda 环境:python=3.9 opencv PyQt5 torch1.9 功能: 系统实现了对于多种水果蔬菜的识别检测功能,支持输入图片,视频、摄像头实时显示识别结果。识别类别包括苹果、香蕉、葡萄等27种水果。检测速度快、识别精度较高。可以找我要演示视频 项目介绍摘要: 随着智慧零售与现代农业的快速发展,高效、精准的水果蔬菜自动识别技术需求日益迫切。传统的分拣与识别方法效率低下且易受主观因素影响。本研究基于深度学习技术,旨在开发一个高效、精准的水果蔬菜检测识别系统。系统以YOLOv8这一先进的单阶段目标检测算法为核心框架,通过对自建数据集的训练,使模型能够快速准确地定位并识别图像中的多种水果蔬菜。为提供友好的交互体验,系统采用PyQt5框架开发了图形用户界面。该界面支持三种检测模式:用户可灵活选择静态图片、视频文件或开启摄像头进行实时视频流检测。经测试,本系统在保持较高识别精度的同时,具备优异的检测速度,能够满足实时性应用的需求。实验结果表明,本系统界面直观、操作便捷、运行稳定,有效验证了YOLOv8模型在实际应用场景下的高效性与鲁棒性,为果蔬自动识别与分拣的智能化转型提供了一种可行的解决方案。#课程设计 #毕业设计 #人工智能 #深度学习 #YOLO
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