本文基于YOLOv8深度学习框架,通过5607张图片,训练了一个进行车辆与行人的目标检测模型,准确率高达94%;然后结合ByteTrack多目标跟踪算法,实现了目标的追踪效果。最终基于此开发了一款带UI界面的车辆行人多目标检测与追踪系统,可用于实时检测场景中的车辆与行人检测追踪,可以更加方便的进行功能展示。该系统是基于python与P...
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基于YOLOv8车辆行人多目标检测与追踪系统国内外现状,0、实验环境ubuntu16.04opencv3.4.10cuda10.11、yolov4安装1.1、下载编译darknetdarknet下载地址gitclonehttps://github.com/AlexeyAB/darknetcddarknetdarknet默认编译是不带cuda与opencv,而且不会编译so文件。如果想编
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车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5】 基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪#python #YO - AI应用与技术分享于20240302发布在抖音,已经收获了2755个喜欢,来抖
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统的研究与实现 yolo行人重识别,该项目利用yolov8+reid实现的行人重识别功能,实现特定人员查找。应用场景:可根据行人的穿着、体貌等特征在视频中进行检索,可以把这个人在各个不同摄像头出现时检测出来。可应用于犯罪