我们将使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。 Darknet与YOLOv4简介 Darknet 项目是一个开源对象检测框架,以为 YOLO 模型提供训练和推理支持而闻名。该库是用 C 编写的。 Darknet项目由Joseph Redmon于 2014年启动,并发布了第一个 ...
图片检测代码如下: #coding:utf-8from ultralytics import YOLOimport cv2# 所需加载的模型目录path = 'models/best.pt'# 需要检测的图片地址img_path = "TestFiles/pic-1-_jpg.rf.49882cdb272111f43a6656b1494a4918.jpg"# 加载预训练模型# conf 0.25 object confidence threshold for detection# iou 0.7 ...
我们将使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。 Darknet与YOLOv4简介Darknet 项目是一个开源对象检测框架,以为 YOLO 模型提供训练和推理支持而闻名。该库是用 C 编写的。 Darknet项目由Joseph Redmon于 2014年启动,并发布了第一个 YOLO 论文。YOLOv3 发布后不久,它被Alexey Bochkovs...
我们将使用YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。 Darknet与YOLOv4简介 Darknet 项目是一个开源对象检测框架,以为 YOLO 模型提供训练和推理支持而闻名。该库是用 C 编写的。 Darknet项目由Joseph Redmon于 2014年启动,并发布了第一个 YOLO 论文。YOLOv3 发布后不久,它被Alexey Bochkov...
摘要:路面坑洞检测与分割系统在保障交通安全、降低道路维修成本以及延长道路使用寿命方面起着至关重要的作用。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过780张图片,训练了一个进行路面坑洞的目标分割模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的路面坑洞检测与分割系统,可用于实时场景中的路面坑洞检测与分割,而且可以计算坑洞分割面积占比...
二、机器学习实战专栏【链接】,已更新31期,欢迎关注,持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 《---正文---》 基本功能演示 摘要:路面坑洞检测在道路维护、交通安全以及自动驾驶等领域具有重要的意义。它不仅可以提前预警潜在危险,而且是自动驾驶技术的必备技术。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过685张图片...
基于深度学习的45种交通标志检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战 阿__旭 178 0 基于YOLOv8的多目标检测与自动标注软件【python源码+PyqtUI界面+exe文件】【深度学习实战】 阿__旭 2500 0 基于YOLOv8深度学习的路面标示线检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+...
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性,在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个...
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性,在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个...
其次,随着自动驾驶技术的发展,路面坑洞检测已经成为了L3/L4级别自动驾驶汽车的先进驾驶辅助系统(ADAS)的必备功能。例如,一些汽车公司通过数据驱动技术,可以通知驾驶员路面坑洼的位置并发出警告来减慢汽车的速度,或者通过智能悬挂系统预测、吸收和抵消由路面坑洼引起的冲击和振动。因此,基于深度学习的路面坑洞检测系统具有广泛...