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• 模型實(shí)戰(zhàn)（14）之YOLOv8+Deepsort 實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤+計(jì)數(shù) 詳解

  本文通過(guò)最新的檢測(cè)模型YOLOv8算法+deepsort實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤與計(jì)數(shù)功能 源碼+工程詳解以點(diǎn)此直接下載可用 https://download.csdn.net/download/yohnyang/88026100 其效果如下： YOLOv8 + deepsort 智能車輛跟蹤與計(jì)數(shù)系統(tǒng) 新建虛擬環(huán)境

  2024年02月13日

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• YOLOv5車輛測(cè)距實(shí)踐：利用目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)車輛距離估算

  YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行車輛測(cè)距。相信大家對(duì)YOLOv5已經(jīng)有所了解，它是一種快速且準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)算法。接下來(lái)，讓我們一起探討如何通過(guò)YOLOv5實(shí)現(xiàn)車輛距離估算。這次的實(shí)踐將分為以下幾個(gè)步驟： 安裝所需庫(kù)和工具 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 模型訓(xùn)練 距離估算 可視化結(jié)果 優(yōu)化 1. 安裝所需

  2024年02月02日

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  yolov5無(wú)人機(jī)視頻檢測(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng)（創(chuàng)新點(diǎn)和代碼）

  標(biāo)題：基于YOLOv5的無(wú)人機(jī)視頻檢測(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng) 無(wú)人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用給社會(huì)帶來(lái)了巨大的便利，但也帶來(lái)了一系列的安全隱患。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)無(wú)人機(jī)的有效管理和監(jiān)控，本文提出了一種基于YOLOv5的無(wú)人機(jī)視頻檢測(cè)與計(jì)數(shù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)使用YOLOv5目標(biāo)檢測(cè)算法，能夠

  2024年02月02日

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  Yolov5實(shí)現(xiàn)視頻中的指針式儀表讀數(shù) [python]

  背景：根據(jù)巡航機(jī)器人拍攝的視頻，讀出其中兩個(gè)電流表和兩個(gè)電壓表的度數(shù)。 Yolov5的star數(shù)高達(dá)37.5k，是Yolo系列最為經(jīng)典的版本。本項(xiàng)目在Yolov5 v5.0的基礎(chǔ)上進(jìn)行修改，來(lái)實(shí)現(xiàn)指針式儀表的讀數(shù)功能。 prepare 數(shù)據(jù)集：對(duì)機(jī)器人拍攝的視頻進(jìn)行抽幀標(biāo)注。 標(biāo)注工具： labelImg 預(yù)

  2024年02月07日

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  YOLOv5實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)

  本文主要講解如何使用YOLOv5實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)。 在detect.py文件中這部分內(nèi)容替換為下面代碼： 原理比較簡(jiǎn)單，就是計(jì)算錨框數(shù)量，每打印一個(gè)框count計(jì)數(shù)+1（但是值得一提的是，這種方法是不區(qū)分類別的，后續(xù)我想辦法按照類進(jìn)行計(jì)數(shù)）。其中l(wèi)abel變量記錄需要展示的變量，原來(lái)

  2024年02月11日

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  OpenCV與AI深度學(xué)習(xí) | 實(shí)戰(zhàn) | 基于YOLOv9和OpenCV實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤計(jì)數(shù)（步驟 + 源碼）

  本文來(lái)源公眾號(hào)“ OpenCV與AI深度學(xué)習(xí) ”，僅用于學(xué)術(shù)分享，侵權(quán)刪，干貨滿滿。 原文鏈接：實(shí)戰(zhàn) | 基于YOLOv9和OpenCV實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤計(jì)數(shù)（步驟 + 源碼） ????本文主要介紹使用YOLOv9和OpenCV實(shí)現(xiàn)車輛跟蹤計(jì)數(shù)（步驟 + 源碼）。? ????監(jiān)控?cái)z像頭可以有效地用于各種場(chǎng)景下的車輛

  2024年04月15日

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  使用YOLOv5實(shí)現(xiàn)圖片、視頻的目標(biāo)檢測(cè)

  接下來(lái)我將從官方代碼開始，一步一步展示如何進(jìn)行圖片、視頻識(shí)別 首先從GitHub下載官方代碼（也可以從下面鏈接獲?。?鏈接：https://pan.baidu.com/s/16wzV899D90TY2Xwhx4TwhA 提取碼：vzvj （你的環(huán)境名可能和我不一樣） 可以看到 \\\'--weights\\\' 參數(shù)（參數(shù)解讀詳見4.a）的默認(rèn)值為\\\'yolov

  2023年04月15日

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  YOLOv5實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分類計(jì)數(shù)并顯示在圖像上

  ? ? ? ? 有同學(xué)后臺(tái)私信我，想用YOLOv5實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的分類計(jì)數(shù)，因此本文將在之前目標(biāo)計(jì)數(shù)博客的基礎(chǔ)上添加一些代碼，實(shí)現(xiàn)分類計(jì)數(shù)。閱讀本文前請(qǐng)先看那篇博客，鏈接如下： YOLOv5實(shí)現(xiàn)目標(biāo)計(jì)數(shù)_Albert_yeager的博客 ? ? ? ? 以coco數(shù)據(jù)集為例，其類別如下（共80類）。注意，每個(gè)

  2024年02月08日

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  基于YOLOv5、v7、v8的竹簽計(jì)數(shù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

  該系統(tǒng)是一個(gè)綜合型的應(yīng)用，基于PyTorch框架的YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8，結(jié)合了Django后端和Vue3前端，為竹簽生成工廠和串串香店鋪提供了一套全面而強(qiáng)大的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析解決方案。系統(tǒng)主要特色在于實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)和位置追蹤，支持用戶通過(guò)上傳圖片、視頻或攝像頭進(jìn)行推理，實(shí)

  2024年01月23日

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  使用flask將Yolov5部署到前端頁(yè)面實(shí)現(xiàn)視頻檢測(cè)（保姆級(jí)）

  首先，開發(fā)工具我們選擇jetbrains公司的Pycharm，打開Pycharm，選擇new Project,flask,路徑根據(jù)自己的自身情況改，最好點(diǎn)擊create創(chuàng)建成功！ 此時(shí)，新建好的flask工程目錄長(zhǎng)這樣 static文件夾下存放一些文件，比如css，js，images等，templates文件夾存放一些html的文件，便于日后flask部署。

  2024年01月24日

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