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一套集行为识别、数据服务与可视化管理于一体的课堂智能分析系统,主要功能包括:课堂行为智能识别基于YOLOv8模型对课堂视频或图片进行目标检测支持识别抄袭、分享答案、东张西望、使用手机、睡觉等多种课堂行为提供单帧检测、视频检测及实时流检测能力实时与离线分析能力支持摄像头或RTSP视频流的实时行为检测支
860Python人工智能
本项目基于B/S架构构建了一套综合视觉监测系统,主要包含以下具体功能模块:1.作物病害智能检测:利用YOLO11深度学习算法对视频流进行实时推理,精准定位并分类(如早疫病、细菌性斑点)番茄叶片病害,自动统计病害分布数据。2.人员安全与行为监测:基于YOLO-Pose姿态估计技术,通过检测框几何规则(
540Python人工智能
本系统围绕医护培训在线考试系统的设计和实现展开研究,通过调研国内外相关文献和分析医护培训在线考试系统的功能需求,从而进行概要设计、详细设计,最终描述开发和实现过程。同时,在基本的在线考试系统基础上,本文通过引入基于遗传算法的自动组卷,确定约束条件,来简化人工命题组卷的过程,同时提高组卷质量;通过引入
840Java机器深度学习
1、数据爬取。利用爬虫程序模拟人类浏览行为,遍历目标网站,收集并整理所需数据。遵守法律法规和网站规则,尊重隐私政策,避免对目标网站造成不必要的负担。同时,还注重数据的准确性和完整性,确保爬取到的信息具有实际应用价值。2、数据分析。通过数据挖掘和机器学习算法,数据分析发现隐藏的价值,推动业务创新和发展
1730Python机器深度学习
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