基于神经网络的自然场景下水果检测与计数系统

版本：1星

项目描述

上传一张包含多种水果的自然场景图片、视频或接入摄像头，系统自动识别图像中的所有水果，标注出每个水果的位置和类别，并统计每种水果的数量，最终将检测结果以可视化和表格的形式展示

技术栈

Python、Pyqt、Yolo

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。

检测识别模块:支持对单张图片、视频流或摄像头实时画面中的水果进行检测与计数。

自动标注检测到的水果类别、位置和数量。

结果展示模块：用pyqt实现图像上传和结果展示界面。

基于神经网络的自然场景下水果检测与计数系统

版本：2星

项目描述：

上传一张包含多种水果的自然场景图片、视频或接入摄像头，系统自动识别图像中的所有水果，标注出每个水果的位置和类别，并统计每种水果的数量，最终将检测结果以可视化和表格的形式展示

技术栈

Python、OPENCV、Yolo、vue、PyTorch

功能模块

图像采集模块: 根据采集的图像数据，进行初步的图像预处理，如大小调整和去噪。

模型训练模块: 基于收集到的图片、视频数据，利用模型进行检测和识别训练。

检测识别模块:支持对单张图片、视频流或摄像头实时画面中的水果进行检测与计数。

自动标注检测到的水果类别、位置和数量。

检测结果展示模块：通过Web页面上传本地的图片、视频、接入摄像头，展示识别结果。

训练结果展示模块:将训练结果以图形化的方式展示出来。

结果存储模块: 将检测结果存储到数据库中，方便后续查询和分析。

用户认证模块: 提供用户注册、登录、权限管理功能。

日志监控模块: 系统运行日志记录和性能监控。

系统管理模块：通知管理，用户管理规范账号权限，历史记录管理追溯操作。