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基于YOLOv5的泳池防溺水检测与警报系统

描述：开发课题设计，基于YOLOv5的泳池防溺水检测与警报系统（1）具备游泳者正常游泳检测功能能识别泳池内的游泳者是否以自由泳、蛙泳、仰泳等划水动作正常游泳。能检测游泳者运动轨迹是否正常（2）具备溺水检测功能能判断游泳者是否溺水，能通过分析游泳者是否出现不正常的运动轨迹，头部长时间在水面下，有挣扎动作明显区别于正常划水动作等识别出游泳者是否溺水。（3）具备溺水者所在泳道检测功能能识别出溺水者所在泳道，若出现溺水情况能帮助救生员更快救援（4）具备发现溺水者后的报警功能.一旦检测到溺水危险情况，系统立即触发警报。（5）系统监控与管理功能建一个可联网的监控界面，用于实时查看泳池检测区域，同时记录和管理检测数据和报警信息。
类型：远程
总价：1000
工期：10
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python 框架是django海康威视联调

描述：python 框架是djanjo1.验证代码是否可编译可运行 2.需要增加图片标记点位功能(在图片上标点标记摄像头位置) 3.需要点击表摄像头播放实时录像/回放 (实时和回放有其他人写，使用flv.js接入就行) 4.需要在海康的摄像头中画围栏5.添加一个摄像头配置模块6.编写相应web端代码预算1K-2K  时间两周
类型：远程
总价：2000
工期：2周
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噪声分类

描述：设计两种“噪声鲁棒”分类器。使用三个不同的数据集来训练和测试分类器的效果。 内容： 数据集说明： 共有三个图像数据集，其中两个数据集提供了“标签翻转矩阵”（这个矩阵说明了标签的噪声情况），第三个数据集没有提供翻转矩阵。 任务是利用已知的翻转矩阵（对前两个数据集）和自己估算的翻转矩阵（对第三个数据集）来训练分类器，使它们能够处理带有标签噪声的数据。 模型训练： 在每个数据集上，随机选择80%的数据进行训练，20%的数据用于验证，并重复10次。 你需要使用多个指标（如准确率、精确率、召回率和F1分数）来评估模型的表现。 任务分解： 对前两个数据集使用已知的翻转矩阵进行分类。 对第三个数据集自己估算翻转矩阵，并报告该估算矩阵。 实现至少两种噪声鲁棒的分类器，并评估它们在干净测试数据上的表现。 报告要求： 报告需要包含摘要、介绍、相关工作、方法、实验结果、结论等部分。 还需要提供运行代码的说明。 提交要求： 压缩包，包含报告（PDF格式）和代码
类型：远程
总价：500
工期：30
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ins爬虫

描述：ins爬虫就是登录ins 然后记录客户发的story预算2000 时间不是特别着急要考虑多账户和代理的问题同账号和同IP 肯定爬不了几个 
类型：远程
总价：2000
工期：不急
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