XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemYolov5
使用机器学习的高级足球分析系统，
当今可用的高级实时对象检测算法。Yolov5在视频的每个帧中都可以检测各种对象，包括球员，裁判和足球本身。此检测步骤形成了系统的骨干，因为这些对象的准确识别对于跟踪和进一步分析至关重要。为了提高检测性能，该模型在特定于足球比赛的自定义数据集上进行了微调和培训，从而提高了其在动态环境中检测球员，球和其他相关对象的准确性。微调使模型可以学习足球场景的独特功能，例如统一的颜色，球运动和裁判定位，从而确保实时检测中更高的精度。2。通过深度学习模型跟踪：检测到对象后，下一步是跟踪其
Yolocs：基于特征空间固化的密集通道压缩的对象检测
在这项研究中，我们在特征纯化和逐渐反向传播过程中检查了通道特征与卷积内核之间的关联，重点是网络内的向前和向后传播。因此，我们提出了一种称为特征空间固化的称为密集的Channel压缩的方法。利用了该方法的中心概念，我们引入了两个用于主链和头部网络的创新模块：特征空间固化结构（DF）的密集通道压缩和不对称的多级压缩解耦头（ADH）。集成到Yolov5模型中时，这两个模块表现出了出色的性能，从而导致修改的模型称为Yolocs。在MSCOCO数据集，大型，中和小型Yolocs模型上评估的AP分别为50.1％，47.6％和42.5％。保持推理速度与
优化方法在动态环境中改善视觉猛击
是针对一个问题，即经典视觉大满贯系统的鲁棒性受到环境中动态目标特征点的极大影响，提出了一种使用目标检测算法来识别和消除动态目标特征点的方法。首先，使用目标检测算法yolov5识别收集的环境图像，然后选择周围环境。对象被识别为环境中的动态目标，然后将目标检测结果集成到视觉猛击前端的特征提取中，删除了提取图像特征点的动态目标部分的特征点，其余的静态特征点用于映射构造和定位，并在TUM DATA集合上进行测试。结果表明，在使用目标检测算法来消除动态特征点后，在高度动态的场景中，视觉SLAM系统的绝对轨迹误差的根平方误差将减少97.89％，从而有效提高了系统的定位准确性和鲁棒性。
电气工程和信息学公告
道路缺陷检查是维持良好的运输基础设施的至关重要的任务，因为道路表面障碍会影响用户的舒适性，降低车辆零件的寿命并造成道路伤亡。近年来，由于其出色的性能和高计算能力的可用性，机器学习在包括对象检测在内的各个领域都得到了广泛的调整，这通常是其模型培训所需的。许多作品都使用基于机器学习的对象检测算法来检测缺陷，例如建筑物和道路中的裂缝。在这项工作中，使用自定义的道路裂缝和坑洼数据进行了Yolov5，Yolov6和Yolov7模型，并对其性能进行了评估和比较。数据集中的实验表明，Yolov7的性能最高，MAP@0.5得分为79.0％，推理速度为0.47 m，用于255个测试图像。
AI用于包容性与平等
p1- eng。Nasser Bader Al Snayen和Ali Hameed Al Qallaf博士，科威特科学研究研究所系统与软件开发部，科威特，“药学签名交流解决方案的开发”。 P2-艾哈迈德·侯赛因（Ahmad Hussaini），阿卜杜拉（Abdulrahman）Al Rashidi，Abdulaziz al Rashidi，Khaled Al Qadeeri，Mohammed Faisal Naji博士，KCST，Kuwait，“ Ksignstart：移动应用：移动应用教学Kuwaiti for Kids语言”。 P3- Yasir Khan（在线）和巴基斯坦卡拉奇的白沙瓦和内德工程与技术大学St＆It系的Sadaf Manzoor，“听力和言语的声音受损的人”。p4- eng。Zainab Abualhassan，Mohammed Faisal Naji博士，Haidar Ramadhan教授和Hajar Alsulaili，KCST，Kuwait，“使用Yolov5机器学习模型的Kuwaiti Sign语言识别。” 12:30 pm 01:30 pm海报显示，展览和午餐休息
河流和水中漂浮物检测研究
摘要：随着人工智能技术的快速发展，人工智能图像识别已成为解决传统环境监测难题的有力工具。本研究针对河湖环境中的漂浮物检测，探索一种基于深度学习的创新方法。通过精细分析静态和动态特征检测的技术路线，结合河湖漂浮物的特点，开发了完整的图像采集和处理流程。本研究重点介绍了三种主流深度学习模型SSD、Faster-RCNN和YOLOv5在漂浮物识别中的应用及性能比较。此外，还设计并实现了一套漂浮物检测系统，包括硬件平台构建和软件框架开发。经过严格的实验验证，该系统能够显著提高漂浮物检测的准确性和效率，为河湖水质监测提供了新的技术途径。关键词：图像识别；深度学习；河湖浮标检测
使用自动驾驶汽车中的人工智能检测对象检测
*交叉派对作者：bader_najep@yahoo.com摘要：本研究论文着重于对象检测，例如在Carla环境中自动驾驶系统的框架内自行车，摩托车，人员，交通信号灯，交通信号灯，贩运者招牌和车辆。目前，自动驾驶中的对象检测主要依赖于实际的自动驾驶汽车，这些车辆面临着诸如高成本和实时实施困难之类的挑战。开放源Carla系统可以进行精确且具有成本效益的实验。在本文中，使用了深度学习模型Yolov5，在培训和验证数据集中产生了良好的结果。在训练过程中总共使用了1560个不同的图像，分为1120张图像进行训练，160张用于测试的图像和320张图像进行验证。训练结果显示精度（P）为0.898，召回（R）为0.827，MAP@50 of 0.900和MAP@50-95 of 0.583。在验证结果中，精度（P）为0.891，召回（R）为0.801，MAP@50为0.880，MAP@50-95为0.542。这些结果表明该模型能够有效地检测和检索对象。关键字：（对象检测，人工智能，自动驾驶汽车，卡拉，平均平均值
移动机器人障碍物检测和避免NAV ...
摘要 - 智能机器人技术在维护，维修和大修（MRO）机库操作方面具有重要意义，其中移动机器人可以在其中导航复杂而动态的环境，以进行飞机视觉检查。飞机机库通常忙碌而变化，形状和尺寸各不相同，呈现出严格的障碍物和条件，可能导致潜在的碰撞和安全危害。这使得障碍物检测和避免对安全有效的机器人导航任务至关重要。常规方法已在计算问题上应用，而基于学习的方法的检测准确性受到限制。本文提出了一个基于视觉的导航模型，该模型将预训练的Yolov5对象检测模型集成到机器人操作系统（ROS）导航堆栈中，以优化复杂环境中的障碍物检测和避免。该实验在ROS-Gazebo模拟和Turtlebot3 Waffle-Pi机器人平台中进行了验证和评估。结果表明，机器人可以越来越多地检测并避免障碍物，而无需碰撞，同时通过不同的检查点导航到目标位置。关键字 - 自主导航，对象检测，避免障碍物，移动机器人，深度学习
使用机器学习的森林火灾检测
关键字：机器学习，深度学习，卷积神经网络，森林火灾检测，对象检测，YOLO。简介：森林大火是一场计划外的大火，在像森林或草原这样的荒野环境中爆发。森林大火被证明是对人类和野生动植物的威胁。早期发现森林大火将减少严重程度，以防止生态系统的巨大损失及其对全球条件的影响。可以建立开发的森林火灾预测模型，以分析和处理安全摄像机，无人机和卫星的图像。使用类似于森林和周围环境的各种图像组成的数据集，并将图像分为两类：“火”和“烟”。为了有效地确定图像中森林火的存在或发作，创建和训练了机器学习技术和深度学习模型。在这个项目中，我们提出了一种森林火灾检测系统，该系统利用Haar Cascade和Yolov5进行实时检测。此外，在已知事件的具体细节之后，将很快告知最近的当局。目标：近年来，森林大火已成为环境问题，对人类的生命和财产以及该地区的自然环境构成威胁。森林大火可能会影响经济，因为许多家庭和社区都依靠森林来提供食物，饲料和燃料。目标包括：