• 2025-03-18使用改进网络结构YOLOV5+PERCLOS实现建立基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为 (疲劳+危险行为)预 警系统,使用改进网络结构YOLOV5+PERCLOS
    基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统,使用改进网络结构YOLOV5+PERCLOS实现。文章目录1.安装依赖2.数据准备3.模型配置3.1加载YOLOv5模型3.2配置PERCLOS(PercentageofEyeClosure)4.实时检测与预警4.1实时摄像头检测5.GUI应用程序5.1安装
  • 2025-03-12机器视觉|手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计
    手势识别:基于YOLOv5的手部检测与MediaPipe的关键点估计在实时计算机视觉应用中,手部检测与关键点估计是实现手势识别的重要基础。本文将介绍一种基于深度学习的手势识别技术方案,通过结合YOLOv5物体检测网络和MediaPipe关键点检测框架,实现实时的手部定位与关键点提取。技术
  • 2025-03-02基于YOLOv5+PyQt5+OpenCV的智能城市积水实时监测与预警系统:技术突破与应用实践
    一、城市内涝治理的痛点与AI破局之道城市内涝已成为全球城市化进程中的重大挑战。据世界银行统计,全球每年因城市内涝造成的经济损失超200亿美元,我国住建部2023年数据显示,超60%的特大型城市面临严重积水问题。传统人工巡检模式存在三大核心痛点: 响应滞后:人工巡查覆盖范围有
  • 2025-03-02yolov5预处理
     1.yolov5预处理流程1.等比缩放与填充:将输入图像等比缩放到目标尺寸(如640×640),并在多余部分填充灰条,保持图像的宽高比不变。这一过程也被称为“letterbox”。2.颜色空间转换:将图像从BGR格式转换为RGB格式(OpenCV默认读取为BGR)。3.归一化:将像素值从[0,255]归一化到[0
  • 2025-02-26docker镜像打包以及容器创建操作分享
    1.dockerrun-itd--namecentos-yolov5-p30030:23 --privileged15c97fdedbb4/usr/sbin/init2.duckerattach3.dockerps4.dockerexec-itxxxxx/bin/bash5.dockerlogsjtmater6.dockerimages         拉取现在的镜像生成自己的容器(这里我们以centos
  • 2025-02-24深度学习目标检测框架yolov5训练基于街景影像的路面病害检测数据集,yolov5训练的权重来识别纵向裂缝、横向裂缝、龟裂、坑槽、纵向修补、横向修补和井盖道路病害裂缝等数据集
    如何使用深度学习目标检测框架训练基于街景影像的路面病害检测数据集,训练的权重来识别纵向裂缝、横向裂缝、龟裂、坑槽、纵向修补、横向修补和井盖道路病害裂缝等数据集进行识别_@文章目录1.环境配置2.数据准备3.模型训练4.模型评估5.模型推理6.进一步优化7.结果
  • 2025-02-24如何训练使用小目标检测数据集_ 构建基于SIMD数据集的小目标检测系统,使用YOLOv5作为模型框架
    深度学习目标检测如何训练使用小目标检测数据集_构建基于SIMD数据集的小目标检测系统,使用YOLOv5作为模型框架深度学习目标检测训练使用小目标检测数据集_构建基于SIMD数据集的小目标检测系统,使用YOLOv5作为模型框架小目标检测数据集的检测训练于应用,SIMD数据集,SIMD数据
  • 2025-02-23YOLOv5 的量化及部署 - RGB 专题
    技术背景YOLOv5是一种高效的目标检测算法,尤其在实时目标检测任务中表现突出。YOLOv5通过三种不同尺度的检测头分别处理大、中、小物体;检测头共包括三个关键任务:边界框回归、类别预测、置信度预测;每个检测头都会逐像素地使用三个Anchor,以帮助算法更准确地预测物体边界。YOLOv5
  • 2025-02-05车牌识别系统:基于YOLOv5的车牌检测与号码识别
    1.引言车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)是一项在智能交通系统、停车场管理、道路监控等领域有着广泛应用的技术。它主要分为两个步骤:车牌检测和车牌号码识别。车牌检测主要负责在图像中定位车牌,而车牌号码识别则是从车牌图像中提取并识别车牌号码。为了实现高效、准
  • 2025-02-04elf2部署官方yolov5模型
    ELF2开发板(飞凌嵌入式)搭建深度学习环境部署(RKNN环境部署)本人主要介绍用于elf2的rk3588开发板的深度学习环境的搭建,和官方的方法不同,对于新手比较友好。零基础即可搭建,本人使用的是WSL2系统,当然使用虚拟机也是可以的,本人主要教学搭建yolov5模型转换为rknn的环境搭建,以及基本步骤,
  • 2025-01-29AI智能化模型助力太阳能光伏板自动巡检运维,基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍场景下太阳能光伏板污损缺陷智能检测识别系统
    随着全球科技和能源领域的飞速发展,清洁新能源,尤其是太阳能,正以前所未有的速度融入我们的日常生活。太阳能光伏板作为转换太阳能为电能的关键设备,其普及程度日益提高,从偏远乡村到繁华都市,无处不在地展现着绿色能源的魅力。然而,光伏板的运维管理却面临着诸多挑战,尤其是积尘、异物
  • 2025-01-28_yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪_算法介绍
    YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其
  • 2025-01-28深度学习目标检测中的_yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪_算法介绍
    YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其
  • 2025-01-28深度学习目标检测中的_yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪_算法介绍
    YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其
  • 2025-01-28深度学习目标检测中的_yolov5单目测距+速度测量+目标跟踪_算法介绍
    YOLOv5模型介绍YOLOv5是目前最先进的目标检测算法之一,在多个数据集上取得了优秀的表现。相较于YOLOv4,YOLOv5采用了更深的Backbone网络和更高的分辨率输入图像,以提高检测精度和速度。单目测距实现方法在目标检测的基础上,我们可以通过计算物体在图像中的像素大小来估计其
  • 2025-01-27计算机视觉算法实战——无人机检测
     ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连 ✨ ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨  ✨个人主页欢迎您的访问 ✨期待您的三连✨  ​​1.引言✨✨随着无人机技术的快速发展,无人机在农业、物流、监控等领域的应用越来越广泛。然而,无人机的滥用也带来了安
  • 2025-01-26如何用代码转换数据集格式,xml转txt voc转Yolo格式,如何进行转换呢?格式转换脚本及教程都放在里面啦,大家可以学习学习啦
    1.要查看路径放置脚本2.查看数据集分类名字3.查看执行脚本4.使用代码转换:importxml.etree.ElementTreeasETimportpickleimportosfromosimportlistdir,getcwdfromos.pathimportjoinimportrandomfromshutilimportcopyfilefromPILimportImag
  • 2025-01-21基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的机场安检行李检测:深度学习应用与实现
    引言随着全球航空运输业的持续增长,机场的安全性变得越来越重要。机场安检作为航空安全的重要组成部分,主要负责对乘客和行李进行检查,防止危险物品进入机场或飞行器。传统的安检方式多依赖人工检查,效率低下且容易出错。因此,基于深度学习的自动化行李检测系统应运而生,通过计算
  • 2025-01-20基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的电子产品零部件检测:深度学习应用与实现
    引言随着现代电子产品的普及和制造业的快速发展,产品质量控制变得尤为重要。传统的人工检测方法不仅效率低下,还容易受到人为因素的影响,导致检测结果不准确或不一致。深度学习技术,特别是目标检测技术的飞速发展,为电子产品零部件的自动化检测提供了新的解决方案。YOLO(YouOnly
  • 2025-01-20基于YOLOv5、YOLOv8与YOLOv10的家居安防摄像头异常活动监测:深度学习实现与应用
    引言随着智能家居的普及,安防监控已经成为家庭安全不可或缺的一部分。尤其是利用深度学习模型进行异常活动的监测,可以有效提高家居安防系统的智能化程度,提前识别潜在的危险活动,保护居住者的安全。传统的家居安防系统往往依赖于简单的动作检测或定时拍摄,无法做到实时、精准的
  • 2025-01-20基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
    引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类
  • 2025-01-20修改模型Backbone 、Neck 和Head :以 Yolov5 结构为例
    一、引言目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一,在众多目标检测算法中,Yolov5以其高效、准确的特点受到了广泛关注。我以 Yolov5的模型结构为例,研究其Backbone、Neck、Head等各个部分的详细内容,为日后优化模型做示例。二、Yolov5模型结构之概述(一)Yolov5模型的整体架
  • 2025-01-18yolov5输出解码实现
    yolov5输出解释--以yolov5s.pt为例写在前面。这几天在用Tensort部署一个工训赛检测圆环的模型,发现输出怎么都对不上,通过查阅各方资料,便有了这篇文章,希望能帮助到大家输出维度在yolov5中,常见的输入为640*640,官方给出的yolov5s.pt正是如此,可以将其转换为onnx模型后在Netron上
  • 2025-01-13基于YOLOv5的手语识别系统:深度学习应用与实现
    手语是聋人和听力障碍者与他人交流的主要方式之一。随着社会的进步,手语的识别技术逐渐成为研究的热点,尤其在智能助残设备和多模态人机交互中,手语识别的应用越来越广泛。尽管手语是一种自然语言,但其表达方式非常丰富,包括了不同的手势、姿势、动作轨迹和面部表情等。为了能够
  • 2025-01-13基于YOLOv5的医学影像病变区域识别:深度学习在医学诊断中的应用
    随着医疗技术的进步,医学影像成为了辅助医生进行疾病诊断的重要工具。医学影像不仅能帮助医生观察到患者体内的病变区域,还能为疾病的早期发现和精准治疗提供关键线索。传统的医学影像分析方法依赖于医生的经验和人工判断,效率低且容易受到人为因素的影响。而随着深度学习技术,