人工智能-项目实践-图像识别-基于 MobileNetV2 的人脸口罩检测识别 基于 tf.keras 的训练模型 MobileNetV2 搭建一个深度卷积神经网络进行人脸口罩检测识别, 使用 1070Ti 训练 15 个 epoch 准确率达 96%. 环境 Python 3.7 tensorflow 2.2.0 CUDA Version 10.1.243 数据集 数据集全部来自于网络公开数据.

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论文仅供学习参考。 因此本文主要针对机场跑道异物检测系统中可见光摄像机、红外摄像机传感器下 FOD 目标的检测、识别威胁等级估计等方法进行讨论，分析了两种传感器下目标的快速检测与识别算法，重点研究了基于图像视觉特征的 FOD 目标威胁等级估计与告警方法，而基于毫米波雷达信号的 FOD 目标检测与识别算法本文不展开讨论。

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论文仅供学习和参考。 介绍了基于计算机视觉的机场跑道异物检测和识别系统。 首先介绍了其总体结构，然后提出一种基于边缘特征的异物检测方法，最后提出了基于 Gabor 纹理的异物特征提取方法，并以此为依据进行分类。

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python智能检测:火焰识别，烟雾识别 通过给定的视频文件或图片文件进行读取识别。 可以通过detect.py运行文件 。在这个文件的最下方 有init main 可以根据这些去看调用的路径 及处理的逻辑。 里面的DEMO是运行文件的窗口， 可以运行尝试。理解原理 在执行完后， 看控制台 还有文件输出目录。 可以进入文件目录查看 新生成的文件是有识别火焰和识别烟雾的 识别框。 视频文件 和 图片都可以。 如有其他问题 可一起探讨。

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