• 2024-10-11基于yolov8、yolov5的果蔬检测系统(含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码)
    项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下:算法模型:  yolov8、yolov8+SE注意力机制或yolov5、yolov5+SE注意力机制,直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要,因为有些同学的电脑没有GPU,无法自行训练。数据集:  网上下载的数据集,格式都已
  • 2024-10-11torch--yoloV5学习
    网络可视化工具:netronnetron官方的github链接:https://github.com/lutzroeder/netronnetron对pt格式的权重文件兼容性不好,直接使用netron工具打开,无法显示整个网络可以使用yolo代码中models/export.py脚本将pt权重文件转换为onnx格式,再用netron工具打开,就可以看yolov5网
  • 2024-10-10基于yolov8、yolov5的安全帽检测系统(含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码)
    项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下:算法模型:  yolov8、yolov8+SE注意力机制或yolov5、yolov5+SE注意力机制,直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要,因为有些同学的电脑没有GPU,无法自行训练。数据集:  网上下载的数据集,格式都已
  • 2024-10-09基于yolov8、yolov5的PCB板缺陷检测系统(含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码)
    blog.csdnimg.cn/direct/6f53422ed9fd44dc8daad6dc5481c4c9.png)项目介绍项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下:算法模型:  yolov8、yolov8+SE注意力机制或yolov5、yolov5+SE注意力机制,直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要,因为有些同学的电脑
  • 2024-10-01基于深度学习的跌倒检测系统:YOLOv5/v6/v7/v8/v10模型实现与UI界面集成、数据集
    1.引言跌倒检测是一个重要的研究领域,尤其在老年人和病人监护中,及时检测并响应跌倒事件可以大大减少伤害和死亡的风险。本博客将介绍如何构建一个基于深度学习的跌倒检测系统,使用YOLOv5进行目标检测,并设计一个用户界面(UI)来实时监控和反馈。本文将详细描述系统的各个组成部分
  • 2024-09-30yolov5视频流实时检测实现
    yolov5https://github.com/ultralytics/yolov5 对rtsp视频流的支持https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/detect.py @smart_inference_mode()defrun(weights=ROOT/'yolov5s.pt',#modelpathortritonURLsource=ROOT/�
  • 2024-09-28番外篇 | 复现AC-YOLOv5,进行自动化织物缺陷检测
    前言:Hello大家好,我是小哥谈。我们提出了一种基于AC-YOLOv5的新型纺织缺陷检测方法。将空洞空间金字塔池化(ASPP)模块引入YOLOv5主干网络中,提出了squeeze-and-excitation(CSE)通道注意力模块,并将其引入到YOLOv5主干网络中。
  • 2024-09-28猜拳数据集-石头-剪刀-布数据集-YOLOv9 - YOLOv8 - YOLOv5 - YOLOv7 - COCO JSON - YOLO Darknet - Pascal VOC XML - TFR
    “石头-剪刀-布”计算机视觉项目是一个利用摄像头捕捉手势并识别出手势是石头、剪刀还是布的项目。这类项目通常用于学习和展示计算机视觉技术,如图像处理、特征提取以及机器学习或深度学习模型的应用。数据介绍rock-paper-scissorsComputerVisionProject数据集信息
  • 2024-09-25防溺水预警识别系统 YOLOv5
    防溺水预警识别系统是一种利用河道两旁的监控摄像头进行自动告警识别,防溺水预警识别系统旨在通过实时监测河道环境,防溺水预警识别系统对学生等违规下水游泳等危险行为进行预警和提醒,提高溺水事故的预防和救援效率。防溺水预警识别系统利用监控摄像头采集图像,并结合智能算法进行分析
  • 2024-09-25工厂人员作业行为动作规范识别检测系统 YOLOv5
    工厂人员作业行为动作规范识别检测系统基于先进的人工智能视觉算法技术,工厂人员作业行为动作规范识别检测系统通过配备的高清摄像头,能够实时监测工厂生产线上的人员作业行为。工厂人员作业行为动作规范识别检测系统通过对图像进行深度学习和算法分析,系统能够实时识别并分析人员的动
  • 2024-09-25金属矿山电子封条系统 YOLOv5
    金属矿山电子封条系统的主要特点和作用如下:金属矿山电子封条系统通过电子封条的安装位置和追踪技术,金属矿山电子封条系统可以对煤矿进行实时监控,确保安全事件的及时发现和处理。金属矿山电子封条系统识别到运输设备启动运行或者识别到运输设备运行工作状态下有煤、无煤转换,进行预
  • 2024-09-25工地扬尘监测系统 YOLOv5
    工地扬尘监测识别系统是一种基于视频流的智能图像识别系统,工地扬尘监测系统能够自动对施工监控区域的扬尘、粉尘颗粒进行实时监测识别,实时分析,并及时进行预警。工地扬尘监测系统还提供现场录像查看功能,方便事后管理查询,有效协助管理人员处理,提升了企业信息化管理水平,工地扬尘监测系
  • 2024-09-24YOLOv5:Android手机NCNN部署
    视频链接:YOLOv5:Android手机NCNN部署_哔哩哔哩_bilibili 《YOLOv5:Android手机NCNN部署》课程致力于帮助学生实战YOLOv5目标检测算法在Android手机上的NCNN部署。常心老师将手把手带领大家从0开始搭建YOLOv5+Android+NCNN环境,带领大家排坑、避坑、填坑。本课程将进行环境搭
  • 2024-09-23传送带上料口缺料识别检测系统 YOLOv5
    传送带上料口缺料识别检测系统利用高清监控摄像头覆盖传送带的上料口,传送带上料口缺料识别检测系统通过AI视觉识别算法对传送带上运输物料的情况进行实时监测。传送带上料口缺料识别检测系统能够准确识别传送带上的堵料、漏料和缺料情况,并根据设定的阈值判断是否异常。传送带上
  • 2024-09-16【嵌入式linux开发】旭日x3派部署自己训练的yolov5模型(安全帽识别、视频流推理、yolov5)
    旭日x3派部署自己训练的模型(安全帽识别、视频流推理、yolov5-6.2)windows,框架pytorch,python3.7效果模型训练模型转换1、pt模型文件转onnx2、检查onnx模型3、准备校准数据4、onnx转bin上板视频流推理1、图片推理2、视频流推理效果模型训练进官网可克隆yolov5
  • 2024-09-16Yolov5水果分类识别+pyqt交互式界面
    Yolov5FruitsDetectorYolov5是一种先进的目标检测算法,可以应用于水果分类识别任务。结合PyQT框架,可以创建一个交互式界面,使用户能够方便地上传图片并获取水果分类结果。以下将详细阐述Yolov5水果分类识别和PyQT交互式界面的实现。Yolov5是由Ultralytics公司开
  • 2024-09-16yolov5障碍物识别-雪糕筒识别(代码+教程)
    简介这是一个检测交通锥并识别颜色的项目。我使用yolov5来训练和检测视锥细胞。此外,我使用k均值来确定主色,以对锥体颜色进行分类。目前,支持的颜色为红色、黄色、绿色和蓝色。其他颜色被归类为未知。数据集和注释我使用了一个自收集的锥体数据集,其中包含303张锥体
  • 2024-09-14YOLOV5 onnx推理 python
      pipinstallonnxcoremltoolsonnx-simplifier 3.使用onnx-simplier简化模型python-monnxsimbest.onnxbest-sim.onnx #coding=utf-8importcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttorchimporttorchvisionimporttimeimportrandomfromutil
  • 2024-09-13图像检测【YOLOv5】——深度学习
    Anaconda的安装配置:(Anaconda是一个开源的Python发行版本,包括Conda、Python以及很多安装好的工具包,比如:numpy,pandas等,其中conda是一个开源包和环境管理器,可以在不同环境之间切换,是深度学习的必备平台。)一.Anaconda安装配置.1.首先进入官网:https://repo.anaconda.com,选择ViewAllIns
  • 2024-09-13yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪
    要在YOLOv5中添加测距和测速功能,您需要了解以下两个部分的原理:单目测距算法单目测距是使用单个摄像头来估计场景中物体的距离。常见的单目测距算法包括基于视差的方法(如立体匹配)和基于深度学习的方法(如神经网络)。基于深度学习的方法通常使用卷积神经网络(CNN)来学习从图像
  • 2024-09-13YOLOv5改进:CA注意力机制【注意力系列篇】(附详细的修改步骤,以及代码)
    如果实验环境尚未搭建成功,可以参考这篇文章->【YOLOv5超详细环境搭建以及模型训练(GPU版本)】文章链接为:http://t.csdnimg.cn/Ke0bb---------------------------------------------------------------------------​1.基本原理简介Abstract:Recentstudiesonmobilenetwo
  • 2024-09-12动物目标检测——基于YOLOv5和树莓派4B平台
    目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义。YOLOv5(YouOnlyLookOne-level)是目标检测算法中的一种代表性方法,以其高效性和准确性备受关注,并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文将详细介绍如何在性能更强的计算机上训练YOLOv5模型,并将训练好的模型部署到树莓派4B上,通过
  • 2024-09-11工地安全帽识别闸机联动 YOLOv5
    工地安全帽识别闸机联动系统基于人脸识别技术和安全帽反光衣穿戴识别技术,工地安全帽识别闸机联动系统通过对施工人员的人脸、安全帽和反光衣进行识别,判断是否符合安全要求。只有当人脸识别成功且安全帽、反光衣齐全时,闸机才会打开允许施工人员进入工地。工地安全帽识别闸机联动
  • 2024-09-11基于深度学习的骨龄检测识别系统(PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型)
    骨龄是骨骼年龄的简称,需要借助于骨骼在X光摄像中的特定图像来确定。通常要拍摄左手手腕部位的X光片,医生通过X光片观察来确定骨龄。在2006年,《中华-05》骨龄标准被编入《中华人民共和国行业标准》,成为中国目前唯一的行业骨龄标准。而在《中华-05》中作者一般推荐使用RUS-CHN计
  • 2024-09-11渣土车密闭运输识别系统 YOLOv5
    渣土车密闭运输识别系统通过在工地出入口及周边安装摄像头,渣土车密闭运输识别系统对渣土车的密闭运输情况进行实时监测,渣土车密闭运输识别系统利用图像识别技术,对渣土车的密闭状态进行识别和分析。渣土车密闭运输识别系统检测到有未密闭的渣土车进入工地区域时,将自动发出警报提示现