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

简介: 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

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。

6e127af1650541c056c946809b863c0a_33f9746d87ce4786975fb78968b92f62.png 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

  1. 本项目是一个基于 OpenCV 的交通标志检测和分类系统
  2. 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,
  3. 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

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