篱也不篱

在音频处理领域里，FFmpeg 可以说是“全能型选手”，从格式转换、编解码、滤波、裁剪到流媒体处理，它几乎无所不能。因此，很多开发者在需要处理音视频时，第一反应就是引入 F...

基于YOLOv8的水稻病害检测项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！ 本项目提供 完整可运行源码 + 完整数据集(已标注) + 训练脚本 + PyQ...

随着人工智能和计算机视觉技术的不断发展，目标检测任务在多个领域中都得到了广泛的应用。尤其是在农业和生态研究领域，自动化目标检测技术逐渐成为提高生产效率、保障生态环境的重要工...

番茄叶片病害检测数据集（千张图片已划分）| AI训练适用于目标检测任务 概述 在农业领域，植物病害检测是确保作物健康和提高农业生产效率的关键任务之一。随着计算机视觉技术的快...

基于YOLOv8的可回收瓶类垃圾快速识别与自动化分拣｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！ 源码包含：完整YOLOv8训练代码+数据集(带标注)+权重文...

随着智能农业的发展，自动化行为识别在畜牧管理中发挥着越来越重要的作用。传统人工观察效率低，难以覆盖大规模养殖场。而通过 YOLOv8 目标检测模型 配合 PyQt5 界面工...

本项目基于 YOLOv8 深度学习目标检测模型，结合 PyQt5 图形界面，实现了一个完整的焊接表面缺陷检测系统。通过实际演示可以看出，该系统能够对单张图片、批量图片、视频...

在现代工业制造体系中，焊接质量作为产品可靠性的重要指标之一，直接影响结构件的力学性能、安全性和使用寿命。然而传统的焊缝质量检测往往依赖人工经验式检验，不仅检测效率低，而且难...

本项目基于 YOLOv8 模型构建了一个 可直接落地使用的番茄叶片病害智能识别系统。通过对大规模番茄病害图像进行标注与训练，系统能够精准识别包括细菌、真菌、病毒等在内的多种...

本项目面向 实验室安全监控场景，通过深度学习视觉识别技术实现对人员行为及实验设备状态的实时检测管理。系统采用 YOLOv8 深度目标检测模型，对实验器材等多类对象进行精准识...

水稻病害检测数据集（7000 张图片已划分）| AI 训练适用于目标检测任务 在农业智能化快速发展的今天，利用深度学习技术实现作物病害的自动识别与监控，已经成为智慧农业的重...

Java 实现可靠的 WAV 音频拼接：从结构解析到完整可播放的高质量合并方案 在音频相关的应用中，我们经常会接触到音频片段拼接的需求，例如： 文本转语音（TTS）平台将多...

STM32F103 驱动 WS281x 灯珠的三种方式详解（普通 IO / SPI+DMA / PWM+DMA） WS281x（常见型号 WS2812B / SK6812）...

Java 内存级 WAV 音频变速：线性插值法实现【彻底摆脱 FFmpeg 依赖，提升性能与效率】 在音视频处理系统中，音频变速（Audio Speed Adjustmen...

在音频处理领域，FFmpeg 是几乎无所不能的存在。 从音频解码、格式转换、拼接到混音，几乎所有任务都能用一句命令完成。然而，正因为它“全能”，也意味着“笨重”。...

Java 实现高效 MP3 音频合并：摆脱 FFmpeg 的纯本地方案 在 Java 音频处理中，MP3 格式的合并一直是一项技术难点。 大多数开发者默认使用 FFmpeg...

在现代城市安全管理与工地监控场景中，“违规攀爬”与“翻越围栏”等行为的实时检测，是视频智能分析系统中的关键功能之一。为了提升这类行为识别算法的鲁棒性与泛化能力，本文将介绍一...

茶叶的病害与健康状态图像数据集（10,000 张图片已划分）| AI训练适用于目标检测任务 一、背景 茶叶（Camellia sinensis）作为世界三大饮品之一的原料植...

鸟类是自然生态系统中最具代表性的动物之一，它们的分布广泛、种类繁多，也是生态监测、生物多样性研究和环境保护的重要指标。 在人工智能技术的推动下，利用计算机视觉模型对鸟类进行...