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)

简介: 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)

车辆跟踪及测距

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

image.png

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。

image.png

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

image.png

 

目录
相关文章
|
18天前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
基于计算机视觉(opencv)的运动计数(运动辅助)系统-源码+注释+报告
基于计算机视觉(opencv)的运动计数(运动辅助)系统-源码+注释+报告
31 3
|
2月前
|
JSON 人工智能 数据格式
AI计算机视觉笔记二十六:YOLOV8自训练关键点检测
本文档详细记录了使用YOLOv8训练关键点检测模型的过程。首先通过清华源安装YOLOv8,并验证安装。接着通过示例权重文件与测试图片`bus.jpg`演示预测流程。为准备训练数据,文档介绍了如何使用`labelme`标注工具进行关键点标注,并提供了一个Python脚本`labelme2yolo.py`将标注结果从JSON格式转换为YOLO所需的TXT格式。随后,通过Jupyter Notebook可视化标注结果确保准确性。最后,文档展示了如何组织数据集目录结构,并提供了训练与测试代码示例,包括配置文件`smoke.yaml`及训练脚本`train.py`,帮助读者完成自定义模型的训练与评估。
|
2月前
|
人工智能 并行计算 PyTorch
AI计算机视觉笔记十八:Swin Transformer目标检测环境搭建
本文详细记录了Swin Transformer在AutoDL平台上的环境搭建与训练过程。作者从租用GPU实例开始,逐步介绍了虚拟环境的创建、PyTorch安装、mmcv及mmdetection的配置,并解决了安装过程中遇到的各种问题,如cython版本冲突等。最后,通过修改代码实现目标检测结果的保存。如需了解更多细节或获取完整代码,请联系作者。原文链接:[原文链接](请在此处插入原文链接)。
|
2月前
|
人工智能 计算机视觉
AI计算机视觉笔记十五:编写检测的yolov5测试代码
该文为原创文章,如需转载,请注明出处。本文作者在成功运行 `detect.py` 后,因代码难以理解而编写了一个简易测试程序,用于加载YOLOv5模型并检测图像中的对象,特别是“人”类目标。代码实现了从摄像头或图片读取帧、进行颜色转换,并利用YOLOv5进行推理,最后将检测框和置信度绘制在输出图像上,并保存为 `result.jpg`。如果缺少某些模块,可使用 `pip install` 安装。如涉及版权问题或需获取完整代码,请联系作者。
|
2月前
|
人工智能 监控 算法
AI计算机视觉笔记二十 八:基于YOLOv8实例分割的DeepSORT多目标跟踪
本文介绍了YOLOv8实例分割与DeepSORT视觉跟踪算法的结合应用,通过YOLOv8进行目标检测分割,并利用DeepSORT实现特征跟踪,在复杂环境中保持目标跟踪的准确性与稳定性。该技术广泛应用于安全监控、无人驾驶等领域。文章提供了环境搭建、代码下载及测试步骤,并附有详细代码示例。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI计算机视觉笔记十一:yolo5+Deepsort实现目标检测与跟踪(CPU版)
DeepSORT是一种基于深度学习的计算机视觉跟踪算法,扩展了SORT算法,通过添加外观描述符减少身份切换,提高跟踪效率。本文档提供了DeepSORT环境搭建步骤,包括创建虚拟环境、安装依赖及解决常见错误等,最终实现人员和车辆的跟踪计数功能。适合无GPU设备的学习者参考。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据处理
AI计算机视觉笔记一:YOLOV5疲劳驾驶行为检测
如何使用云服务器AutoDL进行深度学习模型的训练,特别是针对YOLOV5疲劳驾驶行为训练检测
|
6月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉
AIGC核心技术——计算机视觉(CV)预训练大模型
【1月更文挑战第13天】AIGC核心技术——计算机视觉(CV)预训练大模型
590 3
AIGC核心技术——计算机视觉(CV)预训练大模型
|
2月前
|
人工智能 测试技术 API
AI计算机视觉笔记二十 九:yolov10竹签模型,自动数竹签
本文介绍了如何在AutoDL平台上搭建YOLOv10环境并进行竹签检测与计数。首先从官网下载YOLOv10源码并创建虚拟环境,安装依赖库。接着通过官方模型测试环境是否正常工作。然后下载自定义数据集并配置`mycoco128.yaml`文件,使用`yolo detect train`命令或Python代码进行训练。最后,通过命令行或API调用测试训练结果,并展示竹签计数功能。如需转载,请注明原文出处。
|
2月前
|
人工智能 测试技术 PyTorch
AI计算机视觉笔记二十四:YOLOP 训练+测试+模型评估
本文介绍了通过正点原子的ATK-3568了解并实现YOLOP(You Only Look Once for Panoptic Driving Perception)的过程,包括训练、测试、转换为ONNX格式及在ONNX Runtime上的部署。YOLOP由华中科技大学团队于2021年发布,可在Jetson TX2上达到23FPS,实现了目标检测、可行驶区域分割和车道线检测的多任务学习。文章详细记录了环境搭建、训练数据准备、模型转换和测试等步骤,并解决了ONNX转换过程中的问题。

热门文章

最新文章