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基于DeepSeek和Yolov8-12的智能动物健康监测系统 一、技术栈:Vue3+ElementUI Plus+Flask+PyTorch+SpringBoot3+MybatisPlus+Qwen-VL+DeepSeek+YOLO+OpenCV 二、项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档)。 三、核心特色 1.实时视频监控:支持多路RTSP摄像头同时监控,提供1/4/9宫格显示模式 2.AI行为识别:基于YOLO v8 到 v12的深度学习模型,自动识别动物的关键行为 3.智
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可视化剪辑的语气停顿分割模块,可以对视频或者音频在说话停顿的地方作为分割点进行批量自动分割导出为一个个片段,今天视频将演示语气停顿分割的具体的效果 首先我们制作了一个音频波纹展示工具,可以将软件分割后的每一段的信息记录下来,并且单独播放每一段,音频频谱可以跟随播放进行同步移动,更加直观的看到我们的分割精准度 分割模式分为两种,一是按精度分割,二是第一种情况无法分割时,对于带有噪音的音频的一种备选方案,即智能分割,无精度调节,直接给出最佳分割方案
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