这个数据集包含 1260 张航拍工程车图片,标注文件为 VOC 和 YOLO 格式,可以直接用于模型训练。我们将详细介绍如何整合这些数据集,并使用 YOLOv8 进行训练。 一、数据准备 1. 数据集结构 假设你的数据集已经按照 YOLO 格式组织,并且结构如下: 深色版本 construction_vehicle_dataset/ ├── images/ │ ├── trai...
实现一个基于 YOLOv8 的无人机拍摄视角小目标检测系统。以下是详细的步骤: 数据准备:确保数据集格式正确。 环境部署:安装必要的库。 模型训练:使用 YOLOv8 训练目标检测模型。 PyQt5 GUI 开发:创建一个简单的 GUI 来加载和运行模型进行实时预测。 数据集结构 假设你的数据集已经准备好,并且是以 YOLO 格式存储的。
摘要:本文介绍了一种基于深度学习的航拍小目标检测系统系统的代码,采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果·,能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的航拍小目标。文章详细解释了YOLOv8算法的原理,并提供了相应的Python实现代码、训练数据集,以及基于PySide6的用户界面(UI)。该...
工地车辆未冲洗识别抓拍系统 YOLOv8 工地车辆未冲洗识别抓拍系统主要是对施工工地的出入的车辆进行冲洗监管、冲洗识别、未冲洗告警。工地车辆未冲洗识别抓拍系统 由现场监控摄像头与后台系统构成。利用前端摄像头(不分品牌)正对施工工地进出口对来往车辆实时分析识别清洗情况,将违规未清洗车辆,抓拍报警,并上传到系统后台。
渣土车未苫盖识别抓拍系统利用先进的YOLOv5-AI视觉算法,渣土车未苫盖识别抓拍系统通过安装在现场的监控摄像头,实现对渣土车篷布覆盖情况的实时监控和智能识别。系统的核心在于其高效的图像处理能力,能够快速分析摄像头捕获的图像,判断渣土车是否进行了有效的苫盖。一旦发现未苫盖的渣土车,系统将自动触发警报,并将相关信息...
摘要:在本博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构建与训练代码,以及基于Streamlit的交互式Web...
摘要:YOLO系列算法已在电力巡检航拍图像处理中得到广泛应用。但使用无人机进行电力巡检航拍所获得的图像通常包含大量且密集的小尺寸电力部件目标,直接利用YOLO算法难以实时、高效地将其从复杂背景中检测出来。本文对YOLOv8n进行轻量化改进...
针对无人机航拍图像中目标对象尺寸小、特征信息模糊,易造成漏检、误检的问题,提出一种新型改进YOLOv8的无人机航拍图像目标检测方法,记作BDI-YOLO模型。首先,引入双向特征金字塔(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)改进颈部结构,采用双向信息传递机制和自适应特征选择机制,增强模型在航拍图像中对不同尺度特征的提...
种基于YOLOv8的航拍车辆检测方法。在YOLOv8的骨干网络中增加注意力机制模块,以增加网络间特征 的联系,同时将头部网络的部分C2f层修改为C3层。经实验表明,改进后的网络在UCAS-AOD数据集上的 准确率为93.4%,达到了不错的效果。 关键词 深度学习,车辆检测,YOLOv8 ResearchonAerialVehicleDetection TechnologyBasedonYOLO...
简介:本文将带您深入了解如何使用Python结合YOLO系列(YOLOv5至YOLOv8)模型,以及PySide6构建图形用户界面,来实现一个针对机场航拍图像中的小目标检测系统。从环境搭建、模型选择、数据准备到训练、部署,我们将一一剖析,并提供实际代码示例,帮助非专业读者也能轻松上手。