首先,训练数据源,分为正样本和负样本。先区分正负样本的文件夹,结构如下:cmd执行的指令 harresult训练集合生成的结果文件夹,需要自行创建 negative负样本文件夹 positive正样本文件夹####开始发车 ###(一)创建正负样本的目录说明文件 win电脑cmd窗口,可以输入dir/s/b>1.txt用于生成目录说明文件 (1)下图为正样本目录说明文件截图第一列是图
转载 2023-08-02 20:19:24
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本实验仿照书中例题,用C++语言实现了一个简单的动物识别专家系统。该系统可以识别老虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、鸵鸟、企鹅、信天翁这7种动物及根据一些特征识别部分物种。 知识库 在本系统当中,知识库中的知识用产生式规则来表示,共有如下15条规则。 R1 IF该动物有奶THEN该动物是哺乳动物 R2 IF该动物有毛发THEN该动物是哺乳动物 R3 IF该动物有羽毛THEN该动物是鸟 R4 I
文章目录0 前言1 深度学习实现动物识别与检测2 卷积神经网络2.1卷积层2.2 池化层2.3 激活函数2.4 全连接层2.5 使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3 YOLOV53.1 网络架构图3.2 输入端3.3 基准网络3.4 Neck网络3.5 Head输出层4 数据集准备4.1 数据标注简介4.2 数据保存5 模型训练5.1 修改数据配置文件5.2 修改模型配置文
手持式电子耳标读卡器|检疫证明识读器KT50B2是一款25寸高清高亮720P显示屏,满足户外作业要求支持蓝牙、WIFI、4G等通信;符合ISO 11784/5 动物标登识别国际标准,支持FDX-B和HDX动物协议格式;可识读利拉伐、安乐福Allflex所有电子耳标及国产低频电子耳标;可识读牛羊、宠物、野生动物、金龙鱼等注射型芯片;识读距离5-15cm,支持二次开发,可选配手持延长杆;IP65防护等
Python调用百度API进行动植物识别1. 作者介绍2. 百度API动植物识别接口介绍2.1 百度API2.2 动植物识别中用到的技术2.2.1 深度学习3. 实验过程3.1 实验环境3.2 数据集3.3 实验步骤3.4 完整实验代码3.5 实验结果与分析4. 参考 1. 作者介绍何昕,女,西安工程大学电子信息学院,2021级硕士研究生 研究方向:计算机视觉 孟莉苹,女,西安工程大学电子信息学
背景:在车载监控回传的视频里判断该车里是否有猪解决思路:在回传视频里做物体识别,如果有猪就框出来并且给出一个代表值day1 2021-10-27设想:物体识别,并且在图中框出来猪1.找正样本最开始对正样本负样本blabla没有概念,所以瞎转在csdn里搜猪的数据包,找到了一个1447图+标注文件的数据包,因为以前没做过CV类的东西,感觉牛逼,赶紧下载。 下载后就这个样子,所有图片都是裁好
比传统人脸识别更复杂狗识别:由于品种多,脸的变化也很大,一起识别有难度 对于同一品种、体型大小相似的狗,面部特征区别不大,相似性高,增加了识别难度。人脸有更结构化的特征,方便提取,鼻子眼睛耳朵等部位的相对位置也较为稳定,便于识别。但是动物的脸部有毛发,还有纹理变化等干扰因素,这些都增加了动物识别的难度。脸部图像的采集是识别脸的重要一环,与人类相比较,动物图像采集更不可控,无法让动物自觉的将脸部较
文章目录一、环境准备二、代码编写 一、环境准备1.将下载的Anaconda与pycharm关联:(1)点击File->Setting(2)选择Project:codes->Python Interpreter(3)添加已经安装的Anaconda环境(4)路径参考如下2.准备需要的文件 在pycharm中新建的工程中,添加两个需要存放数据的文件夹 datasets和images文件夹:
使用曲率积分和动态时间规整,让我们深入研究抹香鲸识别!前言最近,我们参加了Capgemini的全球数据科学挑战赛。我与Acores鲸鱼研究中心合作,挑战抹香鲸的识别任务,用人工智能帮助拯救抹香鲸的生命。为了完成这项任务,我们收集了过去几年几千张的鲸鱼照片。在训练数据集中,平均每头鲸鱼有1.77张照片,很多动物只出现过一次,因此,我们的目标是,给定一个新的图片,在已有数据中找出最相似的。因此,如
问题描述建立一个动物识别系统的规则库,编写程序用以识别虎、豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁等7种动物。为了识别这些动物,可以根据动物识别的特征,建立包含下述规则库:R1:if 动物有毛发 then 动物是哺乳动物R2:if 动物有奶 then 动物是哺乳动物R3:if 动物有羽毛 then 动物是鸟R4:if 动物会飞 and 会生蛋 then 动物是鸟R5:if 动物吃肉 then 动物是食
目录1.项目数据及源码2.任务介绍3.数据处理3.1.数据预处理3.2.可视化数据3.3.配置数据集4.网络设计4.1.Xception简单介绍4.2.设计网络模型5.模型评估5.1.准确率评估5.2.绘制混淆矩阵5.3.进行预测 1.项目数据及源码2.任务介绍数据结构为:data ├── cat(文件夹含1000张图像) │ ├── chook(文件夹含1000张图像) │ ├── dog(文
     本实验中用matlab实现一个简单的动物识别专家系统,该系统是用来识7种动物的,但在规则库中形成了15条规则。首先将动物分成哺乳动物、鸟、蹄类动物、肉食动物4大类,然后通过继续询问得到要的结果。本程序采用询问方式判断动物类型,运行后专家系统会对用户提出问题,然后针对用户的回答(1或0)判断动物类型,如果超出专家系统的诊断范围则显示无法识别。&nbs
生物识别技术是依靠人体的身体特征来进行身份验证的一种解决方案。人体的生物特征包括指纹、声音、脸孔、视网膜、掌形、骨架等等。所谓的生物识别的核心在于如何获取这些生物特征,并将之转换为数字信息,存储于计算机中,利用可靠的匹配算法来完成验证与识别个人身份。    由于人体特征具有人体所固有的不可复制的唯一性,这一生物密钥无法复制,失窃或被遗忘。而常见的口令、IC卡
一、题目这是一个用以识别虎、金钱豹、斑马、长颈鹿、企鹅、鸵鸟、信天翁七种动物的产生式系统。为了实现对这些动物识别,该系统建立了如下规则库:R1: IF 该动物有毛     THEN 该动物是哺乳动物R2: IF 该动物有奶     THEN 该动物是哺乳动物R3: IF 该动物有羽毛   THEN 该动物是鸟R4: IF 该动物会飞     AND 该动物会下蛋   THEN 该动物是鸟R5:
论文简介论文中文翻译:《一种基于生物特征的鱼类分类模型》论文名称:《A biometric-based model for fish species classification》 录用日期:2018年3月3日期刊情况期刊:Fisheries Research期刊情况中科院二区影响因子2.147Q1分区一般,6-16周摘要鱼类识别对濒危鱼类的生存至关重要。本文提出了一种基于生物特征识别的鱼类物种识
文章目录一、样本准备二、训练数据准备三、得到vec文件四、训练最终的分类器五、参数解析六、验证识别效果代码七、运行结果 提取码:sj5r一、样本准备包括正样本和负样本,由于是手工准备的数据都是在百度截取的图片,所以样本不多。正样本:100个,负样本208个。 正样本:都是狗的图片,尽量选背景色单一的,由于我是百度出来的图片所以没那么多讲究。 负样本:可以是其他的除了狗狗的图片,我选了各种各样动物
文章目录动物识别系统使用说明文件目录使用方法:代码解析run.pymodels/resnet.py:experiments/check_error.pyexperiments/dataloader.pyexperiments/train.pyexperiments/draw.py:demo.pyexperiments/test.py 动物识别系统使用说明项目地址:动物识别系统github仓库文件
随着科技的不断进步,设备识别动物的技术越来越成熟。这种技术通过使用计算机视觉和机器学习算法,可以自动识别动物的种类和数量,从而大大提高了野生动物的监测和保护效率。我们也可以使用这项技术来认识自己周边的动物,例如去猫咖可以用这个技术分清猫的品种,通过这种方式,不仅可以让我们更好地了解猫咪,还可以增加与它们的互动和沟通,增进我们对动物世界的认识和了解。那么大家知道怎样识别动物吗?想知道的话就一起看下去
小明和家人一起去动物园游玩,他们非常期待能够看到各种神奇的动物,并且了解它们的生活习性。然而,由于游客众多,动物园里人山人海,看不到每个动物介绍牌,导致小明认不出很多动物,错过了与家人一同学习、探索动物的机会。小明感到非常遗憾,因为他很想知道这些动物的名称。他了解到有一些软件可以拍照识别动物,但是他不知道拍照识别动物的软件哪个好。今天就让我们和小明一起来看看有哪些软件可以拍照识别动物吧。软件一:快
猫狗头定位识别数据集介绍导入库数据可视化结果图读取数据建立模型可视化你的训练结果测试与应用模型保存与测试单图应用备注 数据集介绍The Oxford-IIIT Pet Dataset是一个宠物图像数据集,包含37种宠物,每种宠物200张左右宠物图片,并同时包含宠物轮廓标注信息。下载链接: https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/pets/导入库// pytor
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