基于机器视觉的害虫种类及数量检测 一、研究目的 研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫害鉴定专家的人力资源紧张，有助于病虫害知识有限的农业人员进行及时的病虫害检测，并且，通过害虫种类数目的监测和信息收集，定期对昆虫数据进行整理和分析，建立病虫害爆发的规律模型，进而预测判断病虫害爆发的时间，及时通知农业植物保护人员和农户进行合理地科学地预防。提高农作物产量和质量。 二、研究内容及结论 (1) 设计实现了一套可适用于野外的害虫捕获和图像采集装置。该装置放置在农业种植区域，24 小时进行害虫的诱杀和图像采集，同时，装置可以通过无线网络将害虫图像上传至农业监控中心虫类鉴别服务器，并进行害虫种类的识别，进行产区内害虫种类数目的信息收集。 (2) 开发了一套基于机器视觉的昆虫计数工作方法。开发了一套的适用于苍蝇粘板等包含多数昆虫设备的图像的基于机器视觉的昆虫计数工作方法。该方法首先对包含多数昆虫的图片进行二值化预处理，然后进行轮廓的查找，并进行轮廓的计数，得到的数目反映了图片中的昆虫数目的数量级。该方法适用于苍蝇粘板图像等包含多数昆虫虫体的图像上。 (3)

YOLOv5算法本身非常优秀，随着其版本的迭代更新，网络各个模块对物体检测中的常见问题都做了一定的优化改进，本身就具有较好的工程实用性。 Input部分完成数据增强、自适应图片缩放、锚框计算等基本处理任务；Backbone部分作为主干网络，主要使用CSP结构提取出输入样本中的主要信息，以供后续阶段使用；Neck部分使用FPN及PAN结构，利用Backbone部分提取到的信息，加强特征融合；Prediction部分做出预测，并计算CIOU_Loss等损失值。 随着计算机视觉技术的不断发展，目标检测领域里的各种算法技术层出不穷，针对不同事物不同目标，我们需进行多方比较，进而择优选择。其中，YOLOv5算法，得益于速度快精度高而闻名，是一种经典且稳定的算法。 此份结构图，有助于大家了解yolov5模型的整体框架与架构，帮助大家理清原理熟悉源码设计。

1.工具之间数据可以连通 2.可以本地仿真，也可以连接CCD 3.支持TCP/IP、串口通讯（TCP/IP比较靠谱），做完流程至运行模式后，通讯发送run可以触发运行。目前不能指定触发哪一个流程，只能全部触发。 4.支持多个流程 5.当前有预处理工具，匹配工具：几何灰度，找线找圆等工具 6.功能不完整，可能有bug 7.目前知道的bug，两个流程同时使用几何或者同时使用灰度，可能会崩，已经定位到问题了，准备完善(已完善) 8.删除流程导致崩溃（已完善） 9.修改找圆、找线参数报错（已完善） 有问题可以联系（看简介）

基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】 基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本界面 摄像头Frame中检测虫体数目，并在界面中显示标出 学习昆虫图像特征的提取，参考论文中提出的几个特征量 提取特征量并进行保存 按照神经网络方法搭建训练模型 搭建了线性SVM分类训练器 将特征提取和UI界面建立连接，实现拍照和预测判断一体 【机器学习训练算法】基于机器视觉实现昆虫识别计数系统python源码+数据集+模型+详细项目说明.zip 【项目任务】 图片中昆虫虫体计数 PyQt和OpenCV结合做出基本

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

为了有效预防疲劳驾驶引发的交通事故，本文开发了一种基于 dlib 模型的疲劳驾驶检测系统。研究表明，疲劳状态常常表现为人体面部表情中的眨眼、打哈欠和点头等行为。本系统通过提取驾驶员面部的68个特征点及其坐标，并利用 dlib 模型计算长宽比，从而统计驾驶员眨眼和打哈欠的次数。同时，利用人体姿态估计算法，以便统计驾驶员的点头次数。通过分析驾驶员的眨眼、打哈欠和点头次数，本系统能够及时检测出驾驶员的疲劳驾驶状态，并及时作出安全提示，从而有效预防疲劳驾驶引发的交通事故。

opencv+python机器视觉缺陷检测代码，课程代码，简单可用，记得要改图片路径，导包

《机器人学、机器视觉与控制——MATLAB算法基础》是2020年1月电子工业出版社出版的图书，作者是刘荣。而这本书是刘荣老师翻译的原版，更有利于进阶者的学习。

本资源是摔倒识别数据集的yolov8格式，可以直接使用yolov8训练。 随着科技的不断进步，人工智能已经逐渐渗透到我们的日常生活中。其中，摔倒识别模型的设计与应用，更是体现了技术对生活的深切关怀。这一模型的重要性不容忽视，它关乎到每一个人的生活安全与健康。 对于老年人或者身体机能受损的人群来说，摔倒是一个常见的风险。在无人陪伴的情况下，一旦发生意外，后果不堪设想。而摔倒识别模型，能够在第一时间察觉到这一情况，迅速做出反应，为救援争取宝贵的时间。不仅如此，通过实时的数据分析，它还能预测摔倒的高风险时刻，提前做出预警，避免不幸的发生。 此外，摔倒识别模型的设计也对医疗领域有着深远的影响。它不仅能够为医生提供更加准确、全面的病人数据，还能协助医生进行远程监控，确保患者得到及时的医疗援助。这对于那些需要长期照顾的患者来说，无疑是一个巨大的福音。 摔倒识别模型不仅仅是一个技术产品，更是对人类生活质量的保障和提升。它体现了科技的力量，也展现了我们对生活的责任和关怀。设计并不断完善这样的模型，是我们对未来的期待，也是我们对生活的承诺。

行业分类-设备装置-一种视觉触觉融合的步态识别系统及识别方法