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【IEEE机器学习专题会议】第六届机器学习与计算机应用国际学术会议（ICMLCA 2025）

第六届机器学习与计算机应用国际学术会议(ICMLCA 2025)定于2025年10月17-19日在中国深圳隆重举行。本届会议将主要关注机器学习和计算机应用面临的新的挑战问题和研究方向，着力反映国际机器学习和计算机应用相关技术研究的最新进展。大会届时还将邀请国内外相关领域知名学者到会作特邀报告，并拟组织多场专题报告。为保证本次会议的学术质量，吸引更多的原创高水平学术论文，现公开征稿，欢迎广大从事机器

 搞科研的小刘选手
2025-09-12 16:05:55

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 19

#机器学习 #人工智能 #人机交互 +1
基于深度学习YOLOv12的安全帽防护服识别检测系统

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv12的工地安全帽与防护服识别检测系统，旨在提升施工现场的安全监管效率。系统采用改进的YOLOv12算法，结合包含5类目标（'helmet', 'no-helmet', 'no-vest', 'person', 'vest'）的自定义数据集进行训练，数据集规模为训练集997张、验证集119张、测试集90张。系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验表

 算法魔法师
2025-09-14 23:00:52

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 14

#深度学习 #人工智能 #分类 +2
基于深度学习YOLOv11的药物识别检测系统

药物识别在医疗保健和药品管理中具有重要意义，但传统方法效率低且易出错。本文提出一种基于深度学习YOLOv11的药物识别检测系统，能够高效准确地识别8类常见药物（包括Cipro 500、Ibuphil 600 mg等）和颜色特征（红、蓝、粉、白）。系统结合YOLOv11算法的高性能检测能力，并集成用户友好的UI界面与登录注册功能。实验表明，该系统在自定义YOLO数据集上表现优异，平均精度（mAP）达

 算法魔法师
2025-09-17 09:33:59

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 7

#深度学习 #人工智能 #计算机视觉 +2
基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统

本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统，旨在实现高效、准确的家具目标检测。系统采用YOLOv12算法，结合自定义的YOLO格式家具数据集（包含椅子、沙发和桌子三类目标）。系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的检测精度，mAP（平均精度）达到98.7%，验证了YOLOv12在家具检测任务中的有效性。本文提供了完整的Python项

 算法魔法师
2025-09-17 09:26:23

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 7

#深度学习 #人工智能 #安全 +2
基于深度学习YOLOv11的车辆类型识别检测系统

本文提出了一种基于深度学习YOLOv11的车辆类型识别检测系统，能够高效准确地检测和分类四种常见车辆类型（公交车、小汽车、摩托车、卡车）。系统采用YOLOv11目标检测算法，结合YOLO格式的标注数据集进行训练和验证，实现了较高的检测精度和实时性能。此外，系统配备了用户友好的UI界面，支持登录和注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了良好的识别效果，可为智能交通管理、车辆监控等应用提供可靠的

 算法魔法师
2025-09-17 09:29:47

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 19

#深度学习 #人工智能 #安全 +2
基于深度学习YOLOv11的字母数字识别检测系统

本文提出了一种基于深度学习YOLOv11的字母数字识别检测系统，旨在实现高效、准确的字符检测与识别。该系统采用改进的YOLOv11算法，结合包含36类字母数字（0-9, A-Z）的YOLO格式数据集进行训练，数据集规模为训练集4245张、验证集1221张、测试集610张。系统设计包含用户友好的UI界面，支持登录注册功能，并通过Python实现完整的项目部署。实验结果表明，该系统在复杂场景下具有较高

 算法魔法师
2025-09-17 09:32:55

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 24

#深度学习 #人工智能 #安全 +3
基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv12的护目镜佩戴识别检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动检测作业人员是否规范佩戴护目镜，从而提升安全生产管理的智能化水平。系统采用改进的YOLOv12目标检测算法，结合包含15,083张图像的自定义数据集（训练集13,200张、验证集1,256张、测试集627张），实现了对"佩戴护目镜"（Goggles）和"未佩戴护目镜"（NO-Goggles）两类目标的

 算法魔法师
2025-09-17 09:27:23

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 26

#深度学习 #人工智能 #分类 +2
视频监控大数据建模分析

视频监控，大数据建模

 沃达德软件
2025-09-18 15:24:08

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 3

#大数据 #人工智能 #深度学习 +4
Chiplet检测技术详解：深度学习与图像处理在AOI中的应用

Chiplet检测目标测量层间对齐精度：±1微米（X/Y/Z轴）。微凸点（Micro-bump）高度：5-20微米，精度0.1微米。TSV深度：50-100微米，精度0.1微米。封装平整度：偏差<5微米。缺陷识别互连缺陷：微凸点塌陷、桥接、空洞。表面缺陷：划痕、颗粒、裂纹。对齐异常：Chiplet偏移、旋转。应用场景2.5D/3D封装：如CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substra

zhxup606
2025-09-20 11:32:55

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 28

#深度学习 #图像处理 #人工智能
深度学习初体验：通过Python依靠MNIST数据集识别简单的单数字图片

摘要：本文介绍了MNIST手写数字识别的完整实现过程。首先通过PyTorch的torchvision.datasets.MNIST接口下载数据集到本地，包含60,000张训练图片和10,000张测试图片。然后构建了一个包含卷积层、池化层和全连接层的CNN模型，使用交叉熵损失函数和SGD优化器进行15轮训练。训练完成后，模型在测试集上达到较高准确率。最后展示了如何加载自定义手写数字图片进行预测，并可

 05の猿
2025-09-23 10:26:45

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 6

#python #pycharm #计算机视觉 +4
计算机毕业设计-基于机器学习的图像处理系统项目开发实战(附源码+论文)

摘要：本文介绍了一个基于机器学习的图像处理系统，采用Python+Django框架开发，数据库使用MySQL 5.7。系统功能包括水果分类、图像识别、相似计算及用户管理，支持用户注册登录和后台数据管理。核心模块通过机器学习算法实现图像检测，用户上传图片后系统自动识别并返回结果。数据库设计采用E-R图规范，前端页面简洁直观，包含注册页、首页和图像识别操作界面。部分核心代码展示了用户注册、密码修改及

 职场程序猿
2025-09-27 07:45:00

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 12

#机器学习 #图像处理 #django +1
6、在线英文报纸广告检测：图像处理与深度学习方法

本文提出了一种基于图像处理与深度学习的在线英文报纸广告检测方法。首先采用自适应阈值和连接组件分析技术从PDF格式的报纸中提取图像，不依赖特定布局或规则，适用于多种报纸。随后构建卷积神经网络（CNN）模型，结合迁移学习使用预训练的ResNet50进行广告图像分类，并评估了六种不同微调策略的性能。实验结果表明，微调顶部三个卷积块的模型在准确率、召回率和F1值上表现最佳。该方法为实现自动化广告检索和基于

 aa123
2025-09-06 16:01:26

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#图像处理
基于OpenCV的图像处理识别系统图像锐化图像压缩人脸检测色彩空间转换图像加噪平滑边缘检测直方图变换深度学习毕业设计✅

基于OpenCV的图像处理识别系统图像锐化图像压缩人脸检测色彩空间转换图像加噪平滑边缘检测直方图变换深度学习毕业设计✅

源码之家
2025-09-28 19:00:00

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 7

#opencv #图像处理 #深度学习
小杰深度学习（two）——全连接与链式求导

栀子比众木，人间诚未多。

jie*
2025-09-28 22:31:03

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 26

#深度学习 #人工智能 #pytorch +4
计算机毕业设计Python深度学习车辆轨迹识别与目标检测分析系统大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

摘要：本文提出了一种基于Python深度学习的车辆轨迹识别与目标检测系统，整合YOLOv8目标检测、DeepSORT多目标跟踪和STGAT轨迹预测模块，构建端到端解决方案。系统在UA-DETRAC数据集上实现了97.1%的mAP@0.5检测精度，86.3%的MOTA跟踪性能，1.28米FDE预测误差，同时保持11.2ms的实时推理速度。通过多模态数据融合技术，有效提升了复杂场景下的检测精度和跟踪稳

 haochengxu2022
2025-11-18 10:06:54

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 23

#python #深度学习 #大数据 +2
基于深度学习的口罩检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效、实时的口罩佩戴检测系统，能够准确识别图像或视频流中的人员是否佩戴口罩。系统共检测2类目标："Without a mask"（未佩戴口罩）和"Wear a mask"（佩戴口罩），适用于公共场所的疫情防控、智能安防、出入口管理等场景。

网络爬虫大揭秘
2025-12-18 23:19:50

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 10

#深度学习 #ui #python +3
基于深度学习的奶牛行为检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套高效的奶牛行为自动检测系统，专门用于识别和分类奶牛的三种典型行为状态：站立、行走和卧倒。系统使用了一个包含4932张标注图像的专业奶牛行为数据集，其中训练集3946张，验证集和测试集各493张，确保了模型的训练充分性和评估可靠性。通过深度学习技术的应用，该系统能够实现对奶牛行为的实时、自动化监测，准确率达到了行业领先水平。本系统不仅为畜牧业提供了智能化管

 网络爬虫大揭秘
2025-12-18 23:29:23

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 20

#深度学习 #ui #人工智能 +3
2026 人工智能YOLOV相关毕业论文选题方向及题目示例（深度学习/yolov/自然语言处理/图像处理/机器学习）

计算机毕业设计项目推荐与选题指南本文提供全面的毕业设计项目支持服务，涵盖功能设计、论文辅导、代码实现等全流程。推荐500+热门选题，涉及SpringBoot、Vue、人工智能等主流技术方向。重点展示数据分析、微信小程序、AI系统等典型案例，并提供新颖选题示例，如智能健身教练系统、物流调度系统等。选题覆盖本科各难度级别（1-5星），包含技术栈说明和创新点分析。服务内容包括远程答辩辅导、代码讲解、论

 AissenMe
2025-12-18 09:30:00

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 42

#人工智能 #深度学习 #自然语言处理 +3
基于深度学习的冰箱内部成分检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于冰箱内部食品成分识别的智能系统。系统能够准确识别和分类30种常见食品，包括水果（如苹果、香蕉、草莓）、蔬菜（如胡萝卜、菠菜、土豆）、肉类（如牛肉、鸡肉、火腿）、乳制品（如牛奶、奶酪）以及其他常见食材（如鸡蛋、面粉、糖等）。该系统的训练使用了包含3050张高质量图像的数据集（训练集2896张，验证集103张，测试集51张），确保了模型在各种

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2025-12-18 23:27:03

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 8

#深度学习 #ui #人工智能 +3
基于深度学习的杂草检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于识别特定杂草种类（'0 ridderzuring'）的高效检测系统。该系统采用包含1,661张训练图像、580张验证图像和245张测试图像的专用数据集进行训练和优化，实现了对目标杂草的高精度识别。系统可部署于农业机械、无人机或移动设备，为精准农业中的杂草管理提供智能化解决方案。

网络爬虫大揭秘
2025-12-18 23:20:30

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 11

#深度学习 #ui #python +3
基于深度学习的生菜生长周期检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，开发了一套专门用于生菜生长周期智能检测的系统。该系统能够自动识别并分类生菜在不同生长阶段的形态，共包含5个类别：'Ready'（成熟可采收）、'empty_pod'（空荚）、'germination'（发芽期）、'pod'（结荚期）、'young'（幼苗期）。数据集由1510张高质量标注图像组成（训练集1060张、验证集299张、测试集151张），确保模

 网络爬虫大揭秘
2025-12-18 23:26:32

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 7

#深度学习 #ui #人工智能 +3
基于深度学习的树上自然生长苹果检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）

本项目基于先进的YOLOv8计算机视觉技术，开发了一套专门用于检测树上自然生长苹果的智能系统。系统采用单类别检测模式（'Apples'），专注于在自然环境下准确识别和定位苹果果实。项目构建了包含1471张高质量图像的数据集（训练集1355张、验证集77张、测试集39张），涵盖了不同生长阶段、光照条件和遮挡情况下的苹果图像，确保模型具备强大的泛化能力。

网络爬虫大揭秘
2025-12-18 23:28:48

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 21

#深度学习 #ui #人工智能 +3
基于深度学习的玉米幼苗杂草检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效的玉米田间杂草智能识别系统，专门用于区分玉米幼苗("corn")和杂草("weed")两类目标。系统采用了一个包含3042张高质量田间图像的数据集，其中训练集2661张、验证集254张、测试集127张，通过深度学习技术实现了对玉米幼苗和杂草的高精度检测与定位。该系统能够实时监测田间作物生长状况，为精准农业中的自动化除草作业提供可靠的视觉感知支

 网络爬虫大揭秘
2025-12-19 10:45:45

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#深度学习 #ui #python +3
基于深度学习的红细胞、白细胞和血小板检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目+模型）

本项目基于YOLOv8深度学习框架，开发了一套专业医学血细胞检测系统，能够精确识别和分类外周血涂片中的三种主要血细胞成分：红细胞(RBC)、白细胞(WBC)和血小板(Platelets)。系统采用874张高质量医学显微图像进行训练和验证（训练集765张，验证集73张，测试集36张），通过创新的医学图像增强技术和迁移学习方法，在有限数据条件下实现了优异的检测性能。

网络爬虫大揭秘
2025-12-19 10:24:18

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 8

#深度学习 #ui #人工智能 +3
基于YOLOv12的家具识别检测系统（YOLOv12深度学习+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型）

本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的家具识别检测系统，旨在实现高效、准确的家具目标检测。系统采用YOLOv12算法，结合自定义的YOLO格式家具数据集（包含椅子、沙发和桌子三类目标）。系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在测试集上达到了较高的检测精度，mAP（平均精度）达到98.7%，验证了YOLOv12在家具检测任务中的有效性。本文提供了完整的Python项

 BQAIT
2025-12-21 21:40:11

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 8

#深度学习 #ui #python +3