基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统
摘要:
无人机技术的快速发展和广泛应用给社会带来了巨大的便利,但也带来了一系列的安全隐患。为了实现对无人机的有效管理和监控,本文提出了一种基于YOLOv5的无人机视频检测与计数系统。该系统通过使用YOLOv5目标检测算法,能够准确地检测无人机,并实时计数其数量,提供给用户可视化的监控界面。
原文链接:https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/135515699
## 车辆跟踪+测距+测速
- 该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。
- 该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT
目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪!
教程博客_传送门链接------->单目测距和跟踪
yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)
- 实现了局域的出/入 分别计数。
- 显示检测类别,ID数量。
- 默认是 南/北 方向检测,若要检测不同位置和方向,需要加以修改
- 可在 count_car/traffic.py 点击运行
- 默认检测类别:行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车、船。
- 检测类别可在 objdetector.py 文件修改。
原文链接:https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/131819630
目标跟踪
- YOLOv5是一种流行的目标检测算法,它是YOLO系列算法的最新版本。
- YOLOv5采用了一种新的架构,可以在保持高准确性的同时提高检测速度。
- 在本文中,我们将介绍如何使用YOLOv5_deepsort算法来进行船舶跟踪和测距。
教程博客_传送门链接------->目标跟踪
车道线识别
- 本文主要讲述项目集成:从车道线识别、测距、到追踪,集各种流行模型于一体!
- 不讲原理,直接上干货!
- 把下文环境配置学会,受益终生!
- 各大项目皆适用
教程博客_传送门链接------->车道线识别+目标检测
看下本项目的效果:
语义分割
- MMsegmentation是一个基于PyTorch的图像分割工具库,
- 它提供了多种分割算法的实现,包括语义分割、实例分割、轮廓分割等。
- MMsegmentation的目标是提供一个易于使用、高效、灵活且可扩展的平台,以便开发者可以轻松地使用最先进的分割算法进行研究和开发
教程博客_传送门链接------->语义分割
姿态识别
- 人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务
- 具有各种应用,例如动作识别、人机交互和监控。
- 近年来,基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。
- 其中最流行的深度学习方法之一是YOLOv7姿态估计模型
程博客_传送门链接------->:姿态识别https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/129482358
图像分类
- 在本教程中,您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。
- 本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型,耐心看完,相信会有很大收获。废话不多说,直切主题…
- 首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面:
1.加载(处理)数据
2.网络搭建
3.损失函数(模型优化)
4 模型训练和保存
- 把握好这些主要内容和流程,基本上对分类模型就大致有了个概念。
**教程博客_传送门链接--------->:图像分类
交通标志识别
- 本项目是一个基于 OpenCV 的交通标志检测和分类系统
- 可以在视频中实时检测和分类交通标志。检测阶段使用图像处理技术,
- 在每个视频帧上创建轮廓并找出其中的所有椭圆或圆形。它们被标记为交通标志的候选项。
教程博客_传送门链接------->交通标志识别
表情识别、人脸识别
- 面部情绪识别(FER)是指根据面部表情识别和分类人类情绪的过程。
- 通过分析面部特征和模式,机器可以对一个人的情绪状态作出有根据的推断。
- 这个面部识别的子领域高度跨学科,涉及计算机视觉、机器学习和心理学等领域的知识。
教程博客_传送门链接------->表情识别
疲劳检测
- 瞌睡经常发生在汽车行驶的过程中
- 该行为害人害己,如果有一套能识别瞌睡的系统,那么无疑该系统意义重大!
教程博客_传送门链接------->疲劳检测
车牌识别
- 用python3+opencv3做的中国车牌识别
- 包括算法和客户端界面,只有2个文件,一个是界面代码,一个是算法代码
- 点击即可出结果,方便易用!
链接:车牌识别
大致的UI界面如下,点击输入图片,右侧即可出现结果!
代码
额外说明:算法代码只有500行,测试中发现,车牌定位算法的参数受图像分辨率、色偏、车距影响。
--->qq 1309399183----------<代码交流 def from_pic(self): self.thread_run = False self.pic_path = askopenfilename(title="选择识别图片", filetypes=[("jpg图片", "*.jpg")]) if self.pic_path: img_bgr = predict.imreadex(self.pic_path) self.imgtk = self.get_imgtk(img_bgr) self.image_ctl.configure(image=self.imgtk) resize_rates = (1, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4) for resize_rate in resize_rates: print("resize_rate:", resize_rate) r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, resize_rate) if r: break #r, roi, color = self.predictor.predict(img_bgr, 1) self.show_roi(r, roi, color)
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
https://developer.aliyun.com/article/1446537?spm=a2c6h.13148508.setting.15.68a34f0e3ZrSNI