基于YOLOv5的车辆识别系统

简介: 基于YOLOv5的车辆识别系统

基于YOLOv5的车辆识别系统(展示)

文章目录


前言

YOLO能实现图像或视频中物体的快速识别,在相同的识别类别范围和识别准确率条件下,YOLO识别速度最快。YOLO有多种模型,其中最新的为V5,V5的特点是速度更快,识别准确率更高,权重文件更小,可以搭载在配置更低的移动设备上。

本次测试采用V5模型,对各种场景下的车辆类型进行批量检测,对检测结果进行分析,重点是道路车辆类别能否得到正确识别,以探讨YOLOv5模型应用于车辆检测的可行性。


车牌识别

车牌识别将对视频中各帧或图片中的车辆车牌进行识别,并将结果输出到控制台中。




车型识别

车型识别将对视频或图片中的不同车型进行识别,例如:小汽车、货车、摩托车、自行车、行人等。



视频效果如下:



相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
计算机视觉实战项目(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别)
计算机视觉实战项目(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别)
|
7月前
|
机器学习/深度学习 编解码 监控
计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)-1
计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)-1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
136 2
|
7月前
|
数据采集 监控 算法
LabVIEW开发移动车辆的识别和特征提取
LabVIEW开发移动车辆的识别和特征提取
54 1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 计算机视觉
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)
|
7月前
|
机器学习/深度学习 编解码 算法
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)-2
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)-2
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)-1
计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)-1
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
基于yolov2深度学习网络的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法matlab仿真
摘要:该内容展示了一个基于YOLOv2的单人口罩佩戴检测和人脸定位算法的应用。使用MATLAB2022A,YOLOv2通过Darknet-19网络和锚框技术检测图像中的口罩佩戴情况。核心代码段展示了如何处理图像,检测人脸并标注口罩区域。程序会实时显示检测结果,等待一段时间以优化显示流畅性。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 安全
计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)-2
计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)-2
计算机视觉实战项目4(单目测距与测速+摔倒检测+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A_路径规划+行人车辆计数+动物识别等)-2
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 并行计算
yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)
yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)

相关课程

更多