图像识别

VibeVoice-Realtime TTS重构实时语音体验；覆盖9大真实场景，WenetSpeech-Chuan让模型听懂川话公共资源速递5 个公共数据集：* VOccl3D 三维人体遮挡视频数据集* Spatial-SSRL-81k 空间感知自监督数据集

CRNN（CNN + RNN + CTC）：OCR识别的经典之作想象一个自动识别车牌的工厂流水线：过程分解：CNN（视觉质检员）：先看整体车牌，找出“哪里是字、哪里是背景”

C#的视觉库Halcon入门示例以前写过emgu.cv的视觉库，但翻了一下招聘软件发现，用得比较多的是halcon，以前也有留意过这玩意，一直没动手，今天有空就来试一波，由于是使用公司的电脑，不能安装收费软件halcon，而halcon我看了一下，网上有好多文章介绍的都是安装了halcon包后再使用的，本文介绍的是使用带有halcon运行时的程序，不需要再单独安装halcon

weixin_46846685

YOLOv11结构解析及源码复现在2015年，YOLO模型问世，YOLO全称为You Only Look Once。顾名思义，YOLO将目标检测任务只分为一个阶段的工作，与2014年提出的两阶段检测的R-CNN模型形成鲜明的区别。

【垃圾识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法垃圾识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对10种常见的垃圾图片数据集（'剩饭剩菜', '塑料', '干电池', '旧衣服', '玻璃', '纸张', '纸板', '金属', '陶瓷器皿', '鞋'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【岩石种类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法岩石种类识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对7种常见的岩石图片数据集（'玄武岩（Basalt）', '煤（Coal）', '花岗岩（Granite）', '石灰岩（Limestone）', '大理石（Marble）', '石英岩（Quartzite）', '砂岩（Sandstone）'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【中草药识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法中草药识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对10种常见的中草药图片（'丹参', '五味子', '山茱萸', '柴胡', '桔梗', '牡丹皮', '连翘', '金银花', '黄姜', '黄芩'）数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【车型识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法车型识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对6种常见的车型车辆图片数据集（'SUV', '吉普车', '家用轿车', '巴士', '货车', '面包车'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法农作物谷物识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对11种常见的谷物图片数据集（'大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '荞麦', '黄豆', '黑米', '黑豆'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【鱼类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法鱼类识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对30种常见的鱼类图片数据集（‘墨鱼’、‘多宝鱼’、‘带鱼’、‘石斑鱼’等）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【植物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法植物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对6种常见的植物树叶图片数据集（广玉兰、杜鹃、梧桐、樟叶、芭蕉、银杏）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【交通标志识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法交通标志识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对58种常见的交通标志图片数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【花朵识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法花朵识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的花朵图片数据集（'雏菊', '蒲公英', '玫瑰', '向日葵', '郁金香'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。

【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【水果识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法水果识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对5种常见的水果图片数据集（'圣女果', '梨', '芒果', '苹果', '香蕉'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。

【卫星图像识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法卫星影像识别系统，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法，通过对7种常见的卫星遥感影像图片数据集（'草地（Grass）', '农田（Field）', '工业区（Industry）', '河流湖泊（RiverLake）', '森林（Forest）', '居民区（Resident）', '停车场（Parking）'）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。

【鸟类识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法鸟类识别系统，通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法，数据集使用经典的加利福尼亚大学CUB-200-2011鸟类数据集，对其进行多轮迭代训练，最后得到了一个精度较高的模型，并搭建Web可视化操作平台。

【宠物识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法宠物识别系统，本系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法，构建了一个能够识别37种常见宠物品种的智能识别系统。所使用的数据集涵盖了多个猫犬品种，例如阿比西尼亚猫、布偶猫、柴犬、哈士奇等。经过多轮迭代训练，最终得到了识别准确率较高的预测模型，并部署于Web端实现可视化交互。