XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemYOLO
在机器中利用Yolo算法和Paddleocr ...
妇女家庭科学与高等教育研究所，印度泰米尔纳德邦哥印拜陀摘要：该系统通过利用眼睛追踪技术的力量来无缝控制家庭用具，从而彻底改变了瘫痪者的生活。利用OPENCV进行鲁棒和实时的眼动追踪，该系统通过专注于预定义的模式或命令，使患者能够轻松地与周围环境互动。用户友好的界面促进了眼动与各种家用设备（包括灯光，风扇和娱乐系统）之间建立连接。这种创新的解决方案赋予了机动性有限的个人重新获得独立性的能力，通过基于直觉的目光命令简化了日常工作和生活空间的管理。通过提供一种新颖的沟通和控制途径，该系统为瘫痪的患者提供了一种新的自主性，便利性和改善的生活质量。索引术语：瘫痪，眼睛跟踪技术，OPENCV，预定义的模式或命令，家用设备，基于目光的控制。
基于yolo的人形机器人抓住对象| dr-ntu
实现净碳中立性是缓解气候变化的全球目标。建筑和建筑部门负责大约40％的温室气体排放，需要具有新颖的零碳技术。本文研究了将3D混凝土印刷（3DCP）和碳捕获和固存（CCS）相结合的协同潜力，以提高构建中的净碳中立性。通过实施不同的二氧化碳喷涂方式，这项研究表明二氧化碳（CO 2）的摄取和碳酸钙沉淀的结晶度（CACO 3）。发现该方法的性能在很大程度上依赖于适当的打印参数和固化条件。室固定样品表现出最高的CO 2吸收，但机械强度最低，而环境固定样品则显示了相反的趋势。也必须注意，这项研究中CO 2暴露的持续时间相对较短，从而导致CO 2摄取和强度增长的限制。尽管如此，这项研究强调了协同结合3DCP和CCS技术在净碳中立性方面的潜力，强调了建筑部门在实现全球排放减少目标中的关键作用。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
使用Yolo算法的心脏病预测系统
摘要响应于对各种工业过程中对更有效传热技术的需求不断增长的需求，纳米流体的发展已成为一种有希望的解决方案。与固体相比，传统的传热液（例如矿物油，乙二醇和水）的热导电性相对较低，从而限制了热交换器的紧凑性和效率。纳米流体是通过在碱流体中悬浮超铁金属或非金属固体粉末而产生的，由于固体材料的较高导电性，其热性能增强。本文回顾了纳米流体的制备，导热率测量和影响因子，重点是导热率，作为改善热传递的主要驱动力。纳米流体的制备涉及一步或两步方法，而两步方法更常用于氧化物纳米颗粒（NPS），例如Al2O3，ZnO，MGO，MGO，TIO2和SIO2。该研究讨论了超声处理和磁力搅动等稳定技术，以确保纳米流体的均匀悬架和长期稳定性。使用短热线（SHW）和瞬态热线（THW）技术进行热导率测量，并考虑了非稳态的性质和潜在的误差源。这项研究强调了严格的实验设计和准确的数据分析的重要性，以解决热导率测量的复杂性和可变性，最终有助于纳米流体技术在有效传热溶液中的发展。关键字：纳米流体，热有限，纳米颗粒，纳米流体的稳定性1。引言不断增长的热流和快速收缩，导致选择了越来越多的有效传热技术。矿物油，乙二醇和水是许多工业过程中不断需要的传热液的例子，包括生产微电子产品，发电，化学反应以及加热和冷却。与大多数固体相比，这些常见流体的低热传递特性是热交换器高紧凑性和效率的关键障碍之一。增加工作培养基的热导电性的一种创造性方法是悬挂普通流体中的超铁金属或非金属固体粉末，因为大多数固体材料都比液体具有优越的导热性。如今，“纳米流体”一词在热传输领域非常明显。的热品质，包括粘度，特定热量，对流传热系数和临界热流，已成为几项研究的主题。
低分辨率上的鱼类鉴定 - 一项具有增强的超级分辨率生成对抗网络（ESRGAN），YOLO和VGG -16
迫切需要对摄像机镜头的鱼类物种的智能检测和识别模型，因为填充物有助于世界经济的很大一部分，这些高级模型可以大规模帮助填充。这种包含拾取机器的模型可以有益于在不干预的情况下批量排序不同的鱼类，这显着降低了大规模杂种行业的成本。现有用于检测和识别鱼类物种的方法具有许多局限性，例如有限的可伸缩性，检测准确性，未能检测到多种物种，以较低分辨率降解性能，或者指出了最佳位置的确切位置。可以使用具有预训练的权重的引人注目的深度学习模型的头部，即VGG-16，可用于检测曲面的物种，并通过实现修改的YOLO来找到图像中的确切位置，以结合边界盒回归标题。我们提出了使用ESRGAN算法和提出的神经网络来扩大图像分辨率4的因子。使用此方法，已经获得了96.5％的总体检测准确性。该实验是根据分布在9种的9460张图像的基础上进行的。进一步改进了模型后，可以集成拾取机器以根据其物种在不同大规模的工业中的物种快速分类。
使用Yolo模型通过多头注意机制增强的Yolo模型的Apple检测，深度估计和跟踪的无缝深度学习方法
摘要：考虑到精确的农业，最新的技术发展引发了几种新工具的出现，这些工具可以帮助自动化农业过程。例如，在果园中准确检测和计数苹果对于最大程度地提高收获和确保有效的资源管理至关重要。但是，传统的技术在果园中识别和计算苹果存在一些内在困难。为了识别，识别和检测苹果，Apple目标检测算法（例如Yolov7）表现出很大的反射和准确性。但遮挡，电线，分支和重叠构成严重的问题，以精确检测苹果。因此，为了克服这些问题并准确识别苹果并在复杂的背景下从基于无人机的视频中找到苹果的深度，我们提出的模型将多头注意系统与Yolov7对象识别框架结合在一起。此外，我们还提供了实时计数的字节式方法，这可以保证对苹果的有效监控。为了验证我们建议的模型的功效，对当前的几种Apple检测和计数技术进行了彻底的比较评估。结果充分证明了我们的策略的有效性，该方法不断超过竞争方法，以相对于精度，回忆和F1分别获得0.92、0.96和0.95的非凡精确度，而低MAPE的低MAPE为0.027。
2型糖尿病中心血管疾病风险的模式和决定因素：尼日利亚当前糖尿病管理状态的见解增强微型对象检测而无需微调：具有最新YOLO模型和RT-DETR Transformer
高分辨率图像中的微小对象检测（TOD）在计算机视觉中提出了持续的挑战，包括低分辨率，遮挡和混乱的背景。本文介绍了动态自适应引导的对象推理切片（GOIS）框架，这是一种新型的两阶段自适应切片方法，该方法将计算资源转移到了感兴趣的区域（ROIS）。这种方法显着提高了检测精度和效率，在平均精度（AP）和小物体的平均回忆（AR）指标方面取得了3-4倍的改善。此外，该框架在其他指标中显示出50–60％的大量增长，从而确保了各种物体尺度的稳健性能。在特定的情况下注意到大型检测的略有下降，但戈伊斯在检测中小型物体方面始终表现出色，有效地解决了TOD固有的关键挑战。戈斯框架可以通过统一的效率和稳定的效率来整合自适应切片，多尺度的表示，以及启发了效率的效果。其体系结构 - 不合骨设计允许与包括Yolo11，Rt-Detr-L和Yolov8n在内的各种最新检测模型无缝集成，而无需大量的重新训练。对Visdrone2019-DET数据集进行了严格的验证，并通过对低分辨率图像，视频流和实时相机供稿进行评估，重点介绍了Gois的变革潜力。这些发现将其适用于关键领域，例如基于无人机的监视，自主导航和精确的Di-Nostics。代码和结果可在https：// github上公开获取。com/ mmuzammul/ gois，可在https：// youtu上进行实时演示。BE/ T5T5EB_ W0S4。
移动和静止物体检测...
摘要 机器学习中用于检测人体和分类的传统方法已被最近增强的深度学习物体检测方法所取代，这是通过成功构建卷积神经网络 (CNN) 实现的，而卷积神经网络是深度学习的一个组成部分。物体检测中的运动和站立是 CCTV 中的重要步骤。物体检测的性能对下一个更高级别的处理步骤有很大影响，例如物体的运动和站立。YOLO v5 是最流行的物体检测技术。YOLO 算法的性能取决于数据集的训练准确度。对象检测框架可解决实时问题。它们包括 You Look Only Once。我们的实验研究表明，对于使用 25 张图像训练的模型，YOLO V5 可提供最高 85% 的准确率。关键词：- CCTV、卷积神经网络 (CNN)、YOLO、深度学习、物体检测。
YOLO驱动的轻巧移动实时害虫检测和基于Web的可持续农业监控
摘要 - 今天，有害生物侵扰导致全世界的农业生产力大大降低。为了控制害虫，由于难以在早期阶段手动检测害虫，农民经常施加过多的农药。他们过度使用农药已导致环境污染和健康风险。为了应对这些挑战，已经开发出许多新型系统来尽早识别害虫，从而使农民受到检测到害虫的确切位置的警报。但是，这些系统受到缺乏实时检测功能，有限的移动集成，仅检测少数有害生物类别的能力以及缺乏基于Web的监视系统的能力来限制。本文介绍了一个害虫检测系统，该系统利用了轻巧的Yolo深度学习框架，并与基于Web的监视平台集成在一起。研究并优化了包括Yolov8n，Yolov9T和Yolov10-N在内的Yolo对象检测体系结构，以在智能手机上检测有害生物。使用包含29个害虫类的公开数据集对模型进行了培训和验证。其中，Yolov9t以map@0.5的价值为89.8％，精度为87.4％，召回84.4％，推理时间为250.6ms。基于Web的监视系统可以通过为农民提供即时更新和可行的见解，以实现动态实时监控，以实现有效且可持续的害虫管理。从那里，农民可以立即采取必要的行动来减轻害虫损害，减少农药过度使用并促进可持续的农业实践。
FA-YOLO：基于FMD和AGMF模块的有效特征选择的研究YOLO改进了算法
摘要 - 随着全球电子商务的快速增长，物流行业对自动化的需求正在增加。这项研究的重点是仓库中的自动采摘系统，利用深度学习和强化学习技术来提高选择效率和准确性，同时降低系统故障率。通过经验分析，我们证明了这些技术在改善机器人拾取性能和对复杂环境的适应性方面的有效性。结果表明，集成的机器学习模型极大地胜过传统方法，有效地应对峰订单处理的挑战，减少操作错误并提高整体物流效率。另外，通过分析环境因素，本研究进一步优化了系统设计，以确保在可变条件下的高效和稳定的操作。这项研究不仅