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自动植物叶片病害识别系统

该项目是一个基于机器视觉和机器学习的自动叶片病害识别系统。系统使用图像处理算法对叶片图像进行分割和特征提取,通过SVM分类器将叶片分类为健康或感染。它能够早期检测植物病害,有助于及时采取防控措施。项目包含完整代码实现,提供数据集创建、模型训练和图形界面等功能。

lidar-slam-detection - 面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构
GithubLSDSLAM开源项目机器人感知激光雷达自动驾驶
LSD是一个面向自动驾驶和机器人的开源感知系统架构。它支持多种传感器集成,提供便捷的标定工具,实现软件时间同步及数据记录回放。系统集成了基于体素3D-CNN的点云目标检测、跟踪和预测功能,以及基于GICP、FLOAM和FastLIO的前端里程计算法和基于G2O的后端优化。LSD还包含基于Web的交互式地图编辑工具,并可与ROS系统对接。作为一个功能完备的感知方案,LSD为自动驾驶和机器人应用提供了坚实的技术基础。
opencv - OpenCV开源计算机视觉库资源与贡献指导
AIGithubOpenCV开源库开源项目文档计算机视觉
OpenCV是开源的计算机视觉库,提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码,需遵循明确的贡献指南。此外,OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动,通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。
opencv_zoo - OpenCV深度学习模型库及多平台性能评测
GithubOpenCV人工智能应用开源项目模型性能基准深度学习模型计算机视觉
opencv_zoo是一个针对OpenCV DNN优化的深度学习模型库,涵盖人脸检测、目标跟踪、图像分割等多种计算机视觉任务。该项目提供各类预训练模型,并包含多平台性能基准测试结果,便于开发者选择合适模型。此外,项目还提供详细的安装指南和使用示例,有助于快速集成和应用。
ai-infra-landscape - 生成式 AI 生态系统基础设施全景图
AI基础设施Github向量搜索开源项目数据可视化生态系统
ai-infra-landscape 项目展示了生成式 AI 生态系统基础设施的全景图,涵盖多个类别和子类别的 AI 基础设施项目。该开源项目支持社区贡献,允许通过 pull request 添加新项目。网站采用 landscape2 工具构建,提供直观的可视化界面,有助于全面了解 AI 基础设施生态系统。
ai-exploits - AI基础设施安全威胁探析与防御工具集
AI安全GithubMetasploitNuclei开源项目机器学习漏洞利用
ai-exploits项目汇集了针对机器学习工具已知漏洞的利用程序和扫描模板。项目包含Metasploit模块、Nuclei模板和CSRF模板,为信息安全专业人员提供了解和评估AI/ML基础设施实际安全风险的工具。通过展示AI领域当前面临的安全挑战,该项目旨在提高业界对AI/ML生态系统潜在威胁的认识,促进相关安全措施的改进。
Predictive-Maintenance-using-LSTM - LSTM神经网络预测飞机发动机故障时间 助力预防性维护
GithubLSTM开源项目机器学习神经网络预测性维护飞机引擎
这个开源项目利用LSTM神经网络分析飞机传感器数据,预测发动机剩余使用寿命和潜在故障时间。项目采用回归模型和二元分类两种方法,分别预测剩余工作周期和特定周期内的故障概率。实验结果表明,该方法在预测准确性和可靠性方面表现优异,为航空维护领域提供了实用的预测性维护解决方案。
MyDetectAI - 智能识别AI生成内容的多功能检测工具
AI工具AI检测工具MyDetectAI内容真实性数字安全深度伪造
MyDetectAI是一款专业检测AI生成内容的工具,支持视频、图像、音频和文本分析。通过验证内容真实性,有效预防虚假信息传播,为用户提供可靠的数字安全保障。这一便捷高效的工具在教育、媒体和商业领域广泛应用,旨在促进AI技术的负责任使用,同时防范信息操纵和潜在风险。
End-to-end-for-chinese-plate-recognition - 中文车牌识别与矫正的解决方案
CNNEnd-to-end-for-chinese-plate-recognitionGithubTensorFlowU-Net开源项目车牌识别
项目基于u-net、cv2和卷积神经网络(cnn),使用tensorflow和keras实现。功能包括中文车牌的定位、矫正和识别。通过u-net进行图像分割,cv2进行边缘检测和车牌区域矫正,再用cnn实现多标签端到端识别。测试表明,系统在拍摄角度倾斜、强曝光和昏暗环境下表现出色,甚至对某些百度AI未能识别的车牌也能识别。请确保输入图片尺寸小于240x80,以获得最佳识别效果。详情请参阅CSDN博客。
Virchow - 自监督视觉模型实现病理图像顶尖性能
GithubHuggingfacePyTorchVirchowVision Transformer图片特征提取开源项目模型计算病理学
Virchow是通过1.5百万张病理学图像预训练的自监督视觉模型,适用于特征提取和多种计算病理学应用。采用ViT-H/14架构,具有32层和1280维度嵌入,优化于PyTorch和timm框架中高效运行,适合GPU混合精度模式。用户需遵守开源许可证,并可在HuggingFace平台获取。Virchow可根据具体数据集或应用需求进行细调整合。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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