Скачать или смотреть 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: [email protected],
🌐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