介绍如何配置运行车辆跟踪系统的Python环境,实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪,并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面,在界面中既可选择视频、图片文件进行检测跟踪,也可通过电脑自带的摄像头进行实时处理,可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高,功能强大,设计有多目标实时检测、跟踪...
首先展示一下检测跟踪系统软件的功能和效果,系统主要实现的功能是车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪,在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪,也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理,可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。 (1)选择视频文件进行检测跟踪:点击左侧视频按钮可弹出文件选择窗口,选择一个自己...
介绍如何配置运行车辆跟踪系统的Python环境,实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪,并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面,在界面中既可选择视频、图片文件进行检测跟踪,也可通过电脑自带的摄像头进行实时处理,可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高,功能强大,设计有多目标实时检测、跟踪...
另外后续 目标检测会添加yolov7 、yolox,目标跟踪会添加ByteTrack、deepsort等经典算法,代码主要部分添加了详细注释,方便自己学习。 一、简介 本文将详细介绍如何使用深度学习中的YOLOv5和OCTrack算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪,并利用PyQt5设计了简约的系统UI界面。在界面中,您可以选择自己的视频文件进行...
简介:实时车辆行人多目标检测与跟踪系统-上篇(UI界面清新版,Python代码) 前言 前段时间博主写了一篇基于深度学习的车辆检测系统博文,里面是利用MATLAB实现的YOLO检测器,效果还不错,其完善的UI界面也受到不少粉丝的关注。最近有不少朋友发消息询问是否打算出一期Python版的车辆检测系统,其实我也早有写一篇类似博文的想法...
介绍如何配置运行车辆跟踪系统的Python环境,实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪,并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面,在界面中既可选择视频、图片文件进行检测跟踪,也可通过电脑自带的摄像头进行实时处理,可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高,功能强大,设计有多目标实时检测、跟踪...
介绍如何配置运行车辆跟踪系统的Python环境,实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪,并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面,在界面中既可选择视频、图片文件进行检测跟踪,也可通过电脑自带的摄像头进行实时处理,可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高,功能强大,设计有多目标实时检测、跟踪...