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使用Python-Flask-Vue进行前后端人体与车辆属性检测

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简介：
本项目采用Python-Flask搭建后端服务器，处理人体与车辆属性检测逻辑；前端则利用Vue.js框架构建用户界面，实现高效的人机交互体验。 前后端分离的人体（车辆）属性检测系统采用Python（Flask）作为后端技术实现主要算法及数据存储等功能，并使用Vue进行前端开发，对上传的视频和图片进行分析展示。

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  • 使用Python-Flask-Vue进行前后端人体与车辆属性检测
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    本项目采用Python-Flask搭建后端服务器，处理人体与车辆属性检测逻辑；前端则利用Vue.js框架构建用户界面，实现高效的人机交互体验。 前后端分离的人体（车辆）属性检测系统采用Python（Flask）作为后端技术实现主要算法及数据存储等功能，并使用Vue进行前端开发，对上传的视频和图片进行分析展示。
     
  • 基于Flask和VUE的Yolov5目标检测应用：在Web端实现YOLOv5与Flask后端及VUE前端集成
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    本项目构建了一个结合了YOLOv5模型、Flask框架以及Vue.js前端技术的目标检测系统，实现了高性能图像识别功能，并通过Web界面直观展示。 1. 效果：视频展示最终效果。源代码已上传至 GitHub。 2. YOLOv5模型训练：若需使用自己的数据集进行训练，请参考相关文档或教程。此处演示采用官方提供的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： ```python import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 class Detector(object): def __init__(self): ``` 这段文本已按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。
     
  • 利用OpenCV进行车辆检测
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    本项目运用OpenCV库开发车辆检测系统，通过图像处理技术识别并跟踪视频中的汽车等交通工具，适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 由于找不到能运行的程序，我自行开发了一个基于VS2013和OpenCV3的车辆检测项目。该项目包含可以直接运行的代码、两个模型以及测试视频和图片（请注意，版本更新后可能无法保证兼容性）。如果您有任何建议或发现本项目对您有帮助，请给予评价和支持。同时希望各位如果有相关资源能够积极分享，共同交流才能促进彼此的进步。谢谢大家的支持与合作。
     
  • 利用MATLAB进行车辆检测
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    本项目运用MATLAB平台开发车辆检测系统，结合图像处理技术与机器学习算法，实现对视频或图片中车辆的有效识别和跟踪。 使用MATLAB实现的车辆识别工具可以采用RCNN模型或分类模型对图像或视频进行处理。该工具支持手动选择目标以训练模型，并能够根据导入的图像或视频识别其中车辆的位置及型号，同时将车辆框选出来以便进一步分析和识别。
     
  • 用Vue高仿ChatGPT前端，后端采用Python Flask和OpenAI开发
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    本项目使用Vue.js构建了一个类似ChatGPT的前端界面，并通过Python Flask框架与OpenAI API集成实现智能对话功能。 使用Vue高仿了ChatGPT的前端界面，并且后端采用Python Flask与OpenAI结合的方式实现。开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，在toGpt3.5分支中更新，加入了响应功能。新的模型更为强大和智能。
     
  • 利用OpenCV进行车辆检测与跟踪
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    本项目采用OpenCV库实现对视频流中车辆的自动识别和追踪，通过图像处理技术提高交通监控系统的效率。 使用OpenCV与VS2010对视频图像中的车辆进行检测与跟踪的程序可以正常运行。
     
  • 使用 Vue 和 tracking.js 实现前端人脸检测功能
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    本项目采用Vue框架与tracking.js库，实现了实时的人脸检测功能，为网页应用提供了强大的用户互动体验。 项目需要实现人脸登录功能。具体思路是在前端检测用户的人脸，并将捕捉到的照片发送至后端进行识别处理；若成功匹配，则返回一个token以完成登录过程。前端使用tracking.js库来跟踪视频流中的脸部信息，一旦发现人脸就拍照并上传给服务器。而后端则利用face_recognition人脸识别库来进行分析，并通过Flask框架提供RESTful API接口供前端调用。 实现效果如下： 1. 登录界面 2. 摄像头检测到的人脸展示 以下是前端代码示例： ```html ```
     
  • 基于DPM的车辆与行人检测
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    本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。 基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。
     
  • 基于Yolov5的车辆与行人检测
    优质
    本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的车辆和行人检测系统，旨在提升交通监控及智能驾驶环境下的目标识别精度与速度。 基于Yolov5的车辆行人检测技术能够高效地识别图像或视频中的车辆和行人。这种方法结合了先进的目标检测算法与深度学习模型，适用于智能交通系统、自动驾驶汽车及安全监控等多个领域。通过优化网络结构和训练策略，该方案在准确率和速度上都有显著提升，为实际应用提供了强有力的支撑。
     
  • 基于Yolov5和Flask框架的车辆及行人视频检测
    优质
    本项目采用YOLOv5算法与Flask框架开发，旨在实现高效的车辆及行人实时视频检测系统。通过结合先进的目标识别技术与便捷的Web服务部署，为智能交通监控提供强大的技术支持。 基于Yolov5与Flask框架的车辆与行人视频检测系统集成了Yolov5模型，能够对视频中的车辆进行识别，并支持进一步扩展开发。