本博客在行人车辆检测与计数领域做出了显著的贡献,不仅深入探讨了最新的目标检测算法YOLOv8的应用,还实现了一个具有用户友好界面的系统,提供了一套完整的解决方案,包括详细的算法原理讲解、系统开发过程分享、以及丰富的代码资源。具体贡献如下: 1. 采用最先进的YOLOv8算法:我们基于YOLOv8算法开发了行人车辆检测与计数...
python深色版本 1# train_yolo.py 2import os 3import torch 4from yolov5 import train 5 6def ma...
YOLO格式:每个图像对应一个TXT文件,包含边界框坐标及类别ID。 分辨率:图像分辨率可能有所不同,但为了保证一致性,推荐将所有图像调整至统一尺寸,如640x640或1280x1280像素。 类别:涵盖多种常见的道路目标类型,包括流浪动物、行人、骑车人、公交车、汽车、重型车辆、自行车、电动三轮车和摩托车。 数据集结构 深色版本 ...
在这个Web应用界面中,用户可以上传图片、视频,甚至是连接实时摄像头来进行行人与车辆的检测与计数,并且允许用户上传不同的训练模型(YOLOv8/v7/v6/v5)进行推理预测。这一界面的设计考虑了用户体验,让非专业人士也能轻松修改和使用。此外,我们还提供了完整的网页设计框架、深度学习模型的代码,以及用于训练的数据集的下...
Yolov5无人机俯视视角下的车辆和行人目标检测数据集, 问题描述无人驾驶飞机简称“无人机”,是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。搭载图像设备的无人机在高空航拍、区域巡视、军事侦查等方面有广泛应用。2018年9月,世界海关组织协调制度委员
摘要:车辆行人多目标检测与追踪系统结合了先进的YOLOv8目标检测技术与ByteTrack多目标跟踪算法,能够在实时视频画面中准确地检测并跟踪行人与车辆。这一系统对于改善交通安全、提高城市监控效率以及增强公共安全管理具有显著的重要性。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...
由BDD100K数据整理,删除没有目标的和不清晰的图片,,标注集重新整合,分为车辆和行人两类。标注集已经转化为txt文档,可以直接使用yolov进行训练。 周 周得荣119 伯克利大学AI实验室 其他 目标检测 0 103 2024-07-12 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 labelsyolov.rar imagesyolov.rar labelsyolov.rar...
SODA数据集是一个专为车辆和行人检测设计的大型数据集,适用于训练和评估深度学习目标检测模型,如YOLO系列。该数据集以YOLO格式标注,方便直接应用于YOLO模型训练。 数据集包含三大子集,目标类别涵盖行人、骑自行车的人、汽车、卡车、有轨电车和三轮车,全面覆盖城市交通环境中的多种移动目标。其目的在于提高模型在复杂场...
在本篇博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统。这一系统的核心采用了YOLOv8技术,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法来进行性能指标的对比分析。我们详细阐述了国内外的研究现状、数据集处理方式、算法的基本原理、模型的构建与训练过程,
目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分,为智能交通和自动驾驶提供了核心技术支持。车辆和行人的实时检测对于实现安全的自动驾驶至关重要。因此,开发高效的目标检测算法是保障交通安全和顺畅的重要基础。 3.数据集介绍: 本系统所使用的数据集包括训练集(8000张)、验证集(1000张)和测试集(1000张)。数据标签采用YOLO模...