【动植物毒性数据集】毒蛇识别 蘑菇毒性分类 人工智能 深度学习 目标检测 Python（含数据集）
一、背景意义 随着人们对生态保护和环境健康的关注加剧，有毒动植物的识别和分类变得尤为重要。这些动植物不仅对人类健康构成威胁，还可能对生态系统的平衡造成影响。随着人工智能和深度学习技术的发展，利用计算机视觉技术对有毒动植物进行自动识别，能够大幅提高识别的效率和准确性。数据集包含多种有毒动植物的名称。该数据集的多样性使其成为训练深度学习模型的理想选择。通过深度学习算法，尤其是卷积神经网络（C...
探索开源语音识别的未来：高效利用先进的自动语音识别技术20241030
🚀 探索开源语音识别的未来：高效利用自动语音识别技术 🌟 引言 在数字化时代，语音识别技术正在引领人机交互的新潮流，为各行业带来了颠覆性的改变。开源的自动语音识别（ASR）系统，如 Whisper，凭借其卓越的多语言支持和高准确性，成为众多开发者的首选工具。本文将深入探讨 Whisper 的核心功能、实际应用以及最佳实践，帮助开发者更好地掌握这项强大技术。 1️⃣ Whisper 概述 1.1 开源...
【果蔬识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+机器学习+TensorFlow+计算机课设项目+算法模型
一、介绍 果蔬识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了12种常见的水果和蔬菜（‘土豆’, ‘圣女果’, ‘大白菜’, ‘大葱’, ‘梨’, ‘胡萝卜’, ‘芒果’, ‘苹果’, ‘西红柿’, ‘韭菜’, ‘香蕉’, ‘黄瓜’），然后基于TensorFlow库搭建CNN卷积神经网络算法模型，然后对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的算法模型，然后将其保存为h5格式的本地文件方...
【乐器识别】Python+卷积神经网络算法+TensorFlow+人工智能+深度学习+Django网页界面平台+计算机课设项目
一、介绍 乐器识别系统。使用Python为主要编程语言，基于人工智能框架库TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法，通过对30种乐器（‘迪吉里杜管’, ‘铃鼓’, ‘木琴’, ‘手风琴’, ‘阿尔卑斯号角’, ‘风笛’, ‘班卓琴’, ‘邦戈鼓’, ‘卡萨巴’, ‘响板’, ‘单簧管’, ‘古钢琴’, ‘手风琴（六角形）’, ‘鼓’, ‘扬琴’, ‘长笛’, ‘刮瓜’, ‘吉他’, ...
【天气识别系统】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+TensorFlow+算法模型训练+Django网页界面
一、介绍 天气识别系统，以Python作为主要编程语言，通过收集了4种常见的天气图像数据集（多云、雨天、晴天、日出），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的h5格式模型文件，然后基于Django搭建Web网页端操作界面，实现用户上传一张天气图片识别其名称。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https...
【香蕉成熟度数据集】香蕉新鲜腐烂识别检测 目标检测 机器视觉 （含数据集）
达能力。池化层则通过下采样操作减少特征图的尺寸，从而降低计算复杂度和防止过拟合。整个网络通过反向传播算法进行训练，以最小化输出与真实标签之间的差异。 在香蕉成熟度监测中，CNN被用于自动识别和分类不同成熟度的香蕉。首先，收集到的香蕉图像被输入到CNN中，经过多个卷积和池化层，模型能够逐渐提取出与成熟度相关的特征，例如颜色、纹理和形状等。通过训练，CNN能够学习到各个成熟度类别的特征模式。...
【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 车辆车型识别，使用Python作为主要编程语言，通过收集多种车辆车型图像数据集，然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型，并对数据集进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面，实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址：https://www.yuque.com/ziw...
【蝴蝶识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+图像识别+算法模型
一、介绍 蝴蝶识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了20种蝴蝶图片数据集（‘001.黑三线凤蝶’, ‘002.褐脉三线凤蝶’, ‘003.黄斑翠凤蝶’, ‘004.暗脉翠凤蝶’, ‘005.密斑翠凤蝶’, ‘006.青凤蝶’, ‘007.绿带青凤蝶’, ‘008.玉带青凤蝶’, ‘009.柑橘凤蝶’, ‘010.长尾翠凤蝶’, ‘011.绿尾翠凤蝶’, ‘012.红纹凤蝶’, ...
【玉米病害识别】Python+卷积神经网络算法+人工智能+深度学习+计算机课设项目+TensorFlow+模型训练
一、介绍 玉米病害识别系统，本系统使用Python作为主要开发语言，通过收集了8种常见的玉米叶部病害图片数据集（‘矮花叶病’, ‘健康’, ‘灰斑病一般’, ‘灰斑病严重’, ‘锈病一般’, ‘锈病严重’, ‘叶斑病一般’, ‘叶斑病严重’），然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对数据集进行多轮迭代训练，最后得到一个识别精度较高的模型文件。再使用Django搭建Web网页操作平...
基于GRNN广义回归网络和MFCC的语音情绪识别matlab仿真,对比SVM和KNN
rainset',Labsn',5); % 保存模型save model.mat model1 model2 model3; % 将模型保存到文件中179 4.算法理论概述 语音情绪识别是人工智能和信号处理领域中的一个重要研究方向。它旨在通过分析语音信号中的特征，识别出说话人的情绪状态，如高兴、悲伤、愤怒、恐惧等。随着人工智能技术的不断发展，语音情绪识别在人机交互、心理健康监测、客户...