一套基于树莓派设计的空气检测系统源码,Python本科毕业设计下载

weixin_39820535 2023-01-25 15:30:20
一套基于树莓派设计的空气检测系统源码,Python本科毕业设计 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/weixin_42756970/87376819?utm_source=bbsseo
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【项目介绍】 基于深度学习的热轧带钢表面缺陷自动检测设计与实现python源码+答辩PPT+模型(毕设项目).zip 该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶, 或者实际项目借鉴参考! 当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。 基于深度学习的热轧带钢表面缺陷自动检测技术 1 基于Pytorch框架初步搭建了一套用于缺陷检测的CNN网络(Convolutional Neural Networks),借助带标签数据,使用交叉验证的数据集分配方法,对网络进行训练和检测,实验表明,在训练轮次为100轮的条件下,我们的网络识别正确率可达68%; 2 为了充分利用现有数据集,提高模型的泛化性能,我们给现有数据集加上高斯噪声,对数据集进行旋转平移等操作; 3 为了减弱网络模型的过拟合现象,我们采用神经元随机失活(Dropout)方法,通过随机让部分神经元临时不参与计算的方式,减少神经元之间的依赖,迫使网络学习更加普适化的特征; 4 为了减少参数数量,提升运算速度,我们改变最初的网络,采用一种轻量化的网络(EffNet),这种网络相比于传统轻量化网络(SqueezeNet、MobileNet等),在参数量基本相同的情况下,识别精度更高; 5 为了增加自动检测系统的交互性能,我们借助pyqt5设计了具有统计缺陷数量和显示识别结果功能的GUI界面,并将相关代码移植到Linux操作系统下,通过树莓派运行,经检测识别正确率可达94%;
《样品信息管理系统》是一套适合基于订单生产的公司、工厂、以及企业适用的管理系统,可广泛用于服装、鞋业、工艺制品、礼品等多种行业。便于生产厂家对样品进行信息化管理,并且数据清晰,明了。系统具体包括基本信息,业务信息,信息查询三大模块。本系统界面简洁、功能菜单一目了然,集样品信 各领域数据集,工具源码,适合毕业设计、课程设计作业,所有源码均经过严格测试,可以直接运行,可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通,第一时间进行解答! 软件开发设计:PHP、QT、应用软件开发、系统软件开发、移动应用开发、网站开发C++、Java、python、web、C#等语言的项目开发与学习资料 硬件与设备:单片机、EDA、proteus、RTOS、包括计算机硬件、服务器、网络设备、存储设备、移动设备等 操作系统:LInux、IOS、树莓派、安卓开发、微机操作系统、网络操作系统、分布式操作系统等。此外,还有嵌入式操作系统、智能操作系统等。 云计算与大数据:数据集、包括云计算平台、大数据分析、人工智能、机器学习等,云计算是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。

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