XiaoMi-AI文件搜索系统
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GuardVision：使用...
在公共安全是最重要的现代时代，越来越需要智能监视系统能够实时威胁检测。GuardVision通过利用尖端计算机视觉技术来检测图像，视频和实时网络摄像头馈送中的武器来满足这种需求。我们的系统利用Yolov8对象检测模型（以其速度和准确性而闻名）来识别枪支或刀具等潜在威胁。一旦处理了输入并检测到武器，系统就会立即启动多通道警报机制，并通过电子邮件，SMS通知相关人员，并在系统的仪表板上发出声音警报。这种全面的警报系统可确保当局可以迅速对任何潜在危险做出反应，这使GuardVision成为增强敏感环境，公共空间和高风险区域安全性的重要工具。通过广泛的测试，该系统已证明其在各种条件下的效率和可靠性。
AI驱动的野生动植物行为使用计算机...
626 115摘要随着人的野生生物互动的增长，野生动物栖息地越来越频繁，野生动物栖息地面临着越来越多的环境压力，监测动物的行为对于保护工作和生态研究至关重要。本文使用计算机视觉，深度学习和Yolov8提出了AI驱动的野生动植物行为监测系统，以实时检测，分类和分析野生动物活动。所提出的系统准确地识别物种，并跟踪各种栖息地的饲料，运动，休息和社交互动等行为。它通过空间和时间映射提供详细的见解，揭示了诸如迁移路线和季节性行为变化之类的模式。先进的异常检测标志（例如困扰或潜在的偷猎）触发了保护主义者的警报。该系统的仪表板可视化动物检测，历史数据和行为报告，从而帮助研究人员研究长期行为趋势。未来的特征包括预测野生动植物行为的预测分析，用于远程监测的边缘AI以及以监测难以捉摸的物种的声学识别。通过提供实时监控和数据驱动的见解，该AI驱动的系统旨在彻底改变野生动植物的研究和保护，从而确保主动保护和可持续的野生动植物管理。关键字：AI驱动系统，野生动植物行为，计算机视觉，Yolov8，动物跟踪，行为分类，保护。I.通过利用先进的技术，研究人员可以更深入地了解动物行为，人口趋势和栖息地使用。引言在21世纪，由于栖息地破坏，气候变化和人类野生动物的相互作用，野生动植物保护和生态研究的挑战变得越来越复杂。随着城市地区的扩大和侵占自然栖息地，监测野生动植物行为对于确保物种生存和了解生态系统动态至关重要。人工智能（AI）和计算机愿景与野生动植物监测的整合提供了创新的解决方案，以解决这些紧迫的保护问题。野生动植物种群面临许多威胁，包括偷猎，栖息地丧失和气候变化，这使传统的监测方法通常效率低下且资源密集。传统技术，例如手动观察和跟踪，可能会很费力，并且可能不会产生及时或全面的数据。因此，对自动化系统的需求越来越大，可以实时有效监视野生动植物，
使用视觉变压器X射线图像中的非法对象检测
摘要 - 占对象检测是在各种高安全地点执行的关键任务，包括机场，火车施工，地铁和港口。每小时检查数千张X射线图像的持续和乏味的工作可能会在精神上征税。因此，深层神经网络（DNN）可用于自动化X射线图像分析过程，提高效率并减轻安全人员的检查负担。通常在相关文学中使用的神经体系结构是卷积神经网络（CNN），而视觉变压器（VIT）很少使用。为了解决这一差距，本文对X射线图像中非法项目检测的相关VIT体系结构进行了全面评估。这项研究利用了变压器和杂化主链，例如Swin和Nextvit，以及探测器，例如Dino和RT-Detr。结果证明了Dino Transformer探测器在低数据策略，令人印象深刻的Yolov8实时性能以及混合NextVit主链的有效性中的出色准确性。索引术语 - 对象检测，X射线，视觉变压器，深神经网络
通过动手折纸培训的机器学习增强增强现实
这项研究探讨了将增强现实（AR）与机器学习（ML）融合在一起，以通过折纸折叠来增强动手技能的获取。我们使用Yolov8模型开发了一个AR系统，以提供每个折叠步骤的实时反馈和自动验证，并为用户提供逐步指导。引入了一种新型的训练数据集准备方法，从而提高了检测和评估折纸折叠阶段的准确性。在一项涉及16名参与者折叠多个折纸模型的参与者的形成性用户研究中，结果表明，尽管ML驱动的反馈增加了任务完成时间，但它还使参与者在整个折叠过程中都感到更加认识。但是，他们还报告说，反馈系统增加了认知负载，尽管提供了宝贵的指导，但仍减慢了进度。这些发现表明，尽管ML支持的AR系统可以增强用户体验，但需要进一步优化才能简化反馈过程并提高复杂的手动任务中的效率。
使用Yolo的
车辆检测和跟踪在交通管理和运输中变得重要。然而，由于车辆的各种类型，检测仍然是一个困难，这直接影响了车辆的准确性。该项目使用YOLO框架引入了多个目标车辆检测和跟踪。Yolo（您只看一次）是一种流行的对象检测算法，它彻底改变了计算机视野。它是快速有效的，使其成为实时对象检测任务的绝佳选择。对象检测是一项计算机视觉任务，它使用深度学习技术来检测图像和视频中的对象。它是用于对象检测任务的有价值的工具，Yolo能够在单个图像中检测多个对象，而许多其他基于CNN的算法只能一次检测一个对象。这使得Yolo非常适合实际应用，例如自动驾驶汽车和视频监视。因此，它降低了错误的检测率（即精度）由阻塞引起的车辆目标，提出了基于改进的Yolov8网络的不同交通情况下的改进的车辆检测方法。
yolov11用于车辆检测
准确的车辆检测对于开发智能运输系统，自动驾驶和交通监控至关重要。本文介绍了Yolo11的详细分析，这是Yolo系列深度学习模型的最新进步，专门针对车辆检测任务。Yolo11在其前辈的成功之下，介绍了旨在在复杂环境中增强检测速度，准确性和鲁棒性的建筑进象。使用包含多种车辆类型的全面数据集（卡车，卡车，公共汽车，摩托车和自行车），我们使用诸如精度，召回，F1得分和平均平均精度（MAP）等指标来评估Yolo11的性能。我们的发现表明，Yolo11超过了先前的ver（Yolov8和Yolov10），可以在保持较小和更具遮挡的车辆的同时保持竞争性推理时间，从而适合实时应用。比较分析表明，复杂车辆几何形状的检测显着改善，进一步有助于开发高效且可扩展的车辆检测系统。这项研究强调了Yolo11增强自动驾驶汽车性能和交通监控系统的潜力，为该领域的未来发展提供了见解。
使用计算机视觉的智能工业安全
摘要 - 全球超过230万人每年患有与工作有关的伤害或疾病，每天导致6,000多人死亡。提供一个不清楚的工作环境和未能佩戴适当的个人防护设备已被确定为工作场所事故的重要贡献者，这使得雇主必须将工作场所安全性优先级作为当务之急。提供适当的个人防护设备（PPE）并维护良好的，明确的（不安全）的工作环境可以帮助防止不便的工作场所事件。此外，它促进了安全的工作环境，减少了威胁生命的事件的可能性，并增强了整体业务和经济状况。因此，本文通过实施计算机视觉技术来检测工人所穿的适当PPE，并确保一个安全的工作空间来降低人身伤害的风险，从而提出了安全，智能的制造。通过利用计算机视觉技术，我们可以识别PPE，例如手套，头盔和工作叉车，由工人在制造环境中使用。对于两个数据集中的所有类，都使用Yolov8达到了80.6％和86％的精度。通常，考虑了两个数据集的广泛审查，包括五个性能指标。
增强胎儿心脏超声诊断
†作者做出了同样的贡献。抽象的胎儿心脏健康是诊断和治疗的关键部分，其中一种方法是胎儿心脏超声。该过程的关键方面是检测标准超声切片，这对于准确的诊断至关重要。诊断的有效性在很大程度上取决于超声医师的临床经验和专业知识。为提高检测效率并最大程度地误诊，我们开发了一种使用多任务学习和混合注意机制来支持超声医师的诊断工作的胎儿心脏超声标准平面（FCUM）的单阶段检测模型。我们的模型将自定义设计的混合注意机理模块集成到骨架中，并具有检测网络的融合金字塔。此集成使多任务网络更准确，有效地提取共享特征，从而提高检测和分类精度。此外，我们设计了一个分类模块，该模块使用多层残留网络进行特征融合，从而改善了分类性能并加速收敛。我们对来自不同设备和区域的一组胎儿心脏超声图像进行了测试。结果表明，我们的模型在检测和分类精度中都显着优于基线模型，例如yolov8和resnet-50。简介
自动系统，用于获取和分析包含活性污泥的微观数字图像
摘要本文包含图像采集的过程，包括分析材料的抽样以及用于研究中使用的硬件和预处理的技术解决方案。通过自动化机械系统的帮助，获得了包含已识别对象的数字图像的数据集，以控制显微镜表并用于训练Yolo模型。根据自动图像分析比较了Yolov4和Yolov8深度学习网络的性能。Yolo构成一个单阶段的对象检测模型，目的仅检查一次分析的图像。通过利用单个神经网络，将图像分为单元格的网格，并为边界框以及每个框的对象类概率做出了预测。这种方法允许以最小的精度损失实时检测。这项研究涉及纤毛的原生动物Vorticella作为测试对象。这些生物都在天然水体和采用活性污泥法的治疗厂中发现。由于其独特的外观，高丰度和久坐的生活方式，Vorticella是检测任务的好主题。为了确保训练数据集准确，图像是手动标记的。使用诸如准确性，精度和召回的指标评估模型的性能。最终结果表明，在Yolo算法的后续版本中，软件中所获得的输出和进度的指标差异。
动态对象检测的视觉增强学习
抽象对象检测是计算机视觉中广泛研究的任务。当前方法通常专注于从适当的观点捕获的图像。但是，从现实世界中的不同观点观察到的对象之间存在很大的差异。动态对象检测（DOD）方法会自动调整视觉场景中的相机视点，以依次查找最佳观点。当前，DOD任务通常被建模为顺序决策问题，并使用强化学习方法解决。现有方法面临稀疏奖励和训练不稳定的挑战。为了解决这些问题，我们分别提出了一个单步奖励功能和一个轻量级的网络。提供及时反馈的单步奖励功能为DOD任务提供了有效的培训过程。具有很少参数的轻量级网络可以确保训练过程的稳定性。为了评估我们方法的有效性，我们开发了一个基于UE4的仿真数据集，该数据集由1800个培训图像和450张测试图像组成。数据集包括五个对象类别：货车，汽车，拖车，盒子卡车和SUV。实验表明，我们的方法在模拟数据集上的表现优于SOTA对象检测器。具体而言，使用Yolov8对象检测器时，平均精度（AP）从89.1％提高到96.0％。