Распознавание пород крупного рогатого скота с помощью ИИ и глубокого обучения | Проект машинного ... скачать в хорошем качестве

Распознавание пород крупного рогатого скота с помощью ИИ и глубокого обучения | Проект машинного ...

Распознавание пород крупного рогатого скота с помощью ИИ с использованием глубокого обучения | Проект IEEE по машинному обучению, выпускной год, Python, 2025. 🛒Ссылка для покупки: (или) Чтобы купить исходный код этого проекта Python ОНЛАЙН, свяжитесь с: 🔗Электронная почта: jpinfotechprojects@gmail.com, 🌐Веб-сайт: https://www.jpinfotech.org 🚀Название базовой статьи IEEE: CowAnalyzer: интеллектуальное приложение для идентификации пород на основе визуальных признаков. 🏆Название хакатона Smart India (SIH): Распознавание пород крупного рогатого скота и буйволов Индии на основе изображений. 📌Название предлагаемого нами проекта: Распознавание пород крупного рогатого скота с помощью ИИ с использованием глубокого обучения. 💡Реализация: Python. 🔬Используемый алгоритм/модель: Архитектура YOLOv8. 🌐Веб-фреймворк: Flask. 🖥️Внешняя часть: HTML, CSS, JavaScript. 💰Стоимость (в индийских рупиях): 5000 рупий 📘Аннотация проекта: 👉Существует острая потребность в автоматизированной, надежной и удобной для пользователя системе, способной точно определять породы крупного рогатого скота по изображениям. 👉Ручная идентификация пород требует специальных знаний и опыта, которые могут быть недоступны в отдаленных сельскохозяйственных районах. 👉Ошибочная идентификация может привести к принятию неправильных решений о разведении, снижению производительности и проблемам в поддержании чистоты породы в целях сохранения популяции. 👉Этот проект под названием «Распознавание пород крупного рогатого скота на основе ИИ с использованием глубокого обучения» представляет собой автоматизированную, точную и удобную для пользователя систему распознавания пород, использующую методы компьютерного зрения. 👉Система разработана с использованием Python для бэкенда, Flask в качестве веб-фреймворка, а также HTML, CSS и JavaScript для фронтенда, что обеспечивает бесперебойное взаимодействие и обнаружение в режиме реального времени. 📍СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Тассадак Хуссейн, Амна Хайдер, Набиль Ахмед Хан, «COWANALYZER: ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ ПОРОД НА ОСНОВЕ ВИЗУАЛЬНЫХ ПРИЗНАКОВ», Конференция IEEE, 2025. 🕑 Хронология: 00:12 — Введение. 01:10 — Концепция базового документа IEEE. 02:59 — Аннотация предлагаемого проекта. 04:27 — Описание набора данных. 06:49 — Существующая система. 08:12 — Предлагаемая система. 09:58 — Архитектура системы. 10:20 — Системные требования. 11:08 — Выполнение проекта. 12:36 — Обнаружение на основе изображений. 30:49 — Обнаружение в режиме реального времени с помощью веб-камеры. 00:00 — Часто задаваемые вопросы (FAQ) 🏷️Теги: #cattlebreeds #python #pythonprojects #yolov8 #AIprojects #machinelearningproject #AIprojects #pythonprojectforbeginners #pythonprojectideas #pythonmachinelearning #machinelearning #machinelearningpython #finalyearprojects #ieeeprojects #finalyearprojects #artificialintelligenceprojects #projects #deeplearningproject #computersnacienceprojects #deeplearningprojects #majorprojects #academicprojects #majorproject #computersnacienceprojects #studentprojects #projectideas #pythonadvanced #pythonfullstack