Advertisement

使用realsense深度相机结合yolov5进行目标检测并测量距离.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目采用RealSense深度相机与YOLOv5算法相结合，实现精准的目标检测及实时距离测量。适用于机器人视觉、自动驾驶等场景。 1. 利用Realsense深度相机实现Yolov5目标检测的同时测出距离。 2. 可以将其他版本的YOLO v5应用到此项目中，因为我只更改了detect.py为realsensedetect.py。 3. 运行代码的方式是：python realsensedetect.py。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 使用realsense深度相机结合yolov5进行目标检测并测量距离.zip
    优质
    本项目采用RealSense深度相机与YOLOv5算法相结合，实现精准的目标检测及实时距离测量。适用于机器人视觉、自动驾驶等场景。 1. 利用Realsense深度相机实现Yolov5目标检测的同时测出距离。 2. 可以将其他版本的YOLO v5应用到此项目中，因为我只更改了detect.py为realsensedetect.py。 3. 运行代码的方式是：python realsensedetect.py。
     
  • 基于YOLOv5的深度相机目标检测方法
    优质
    本研究提出了一种基于YOLOv5的改进算法，专门针对深度相机数据进行优化，显著提升了在复杂场景下的目标检测精度与速度。 使用realsense进行目标检测，并标出目标物及其对应锚点中心的像素坐标与深度信息。
     
  • 社交距离监测：结合YOLO目标检测的深度学习计算机视觉项目
    优质
    本项目运用YOLO算法进行目标检测，开发了一套基于深度学习技术的社交距离监测系统，旨在通过计算机视觉手段自动识别并提醒人们保持安全距离。 社交距离检测的完整算法和代码可以在相关视频中找到。由于Github对文件大小有限制（25 Mb以内），yolo权重需要单独下载并移至yolo-coco文件夹。 对于CPU环境，操作步骤如下： 1. 打开终端。 2. 更改目录到您下载此代码的位置。 3. 如果尚未安装Python 3，请先进行安装！ 4. 运行`python3 -m venv venv`创建一个名为venv的虚拟环境。 5. 运行`source venv/bin/activate`激活您的环境！ 6. 输入命令 `pip install -r requirements.txt` 安装与此项目相关的Python依赖项，例如OpenCV, NumPy等。 运行社交距离检测项目的步骤如下： 1. 在终端中输入 `time python social_distance_detector.py --input pedestrians.mp4 --output output.avi --display 1` 2. 运行命令后会弹出一个窗口。 3. 执行文件结束后，在目录下会出现名为`output.avi`的输出文件。 对于GPU环境，具体步骤可以参考相关文档。
     
  • 使用Yolov5和ZED相机进行三维测距（Python）
    优质
    本项目运用了YOLOv5目标检测算法与ZED相机深度感知技术，在Python环境中实现精准三维空间测量。 解压密码在文章末尾。
     
  • Yolov5目标检测与单目测距
    优质
    本项目基于YOLOv5框架进行目标检测，并结合深度学习算法实现单目视觉下的距离估算，适用于自动驾驶和机器人导航等领域。 YOLOv5 可以用于实时检测车辆并测量距离。你也可以使用自己的模型来检测特定的物体。
     
  • 使用Yolov5进行目标检测并训练自定义数据集
    优质
    本项目采用YOLOv5框架，致力于实现高效精准的目标检测任务，并通过训练特定领域的自定义数据集，提升模型在实际应用场景中的适应性和性能。 Yolov5实现目标检测包括整个训练流程的亲测步骤。在代码配置好所需的cuda、torch等环境后，可以直接运行，或者按照训练流程重新训练和测试自己的数据集，包教会。
     
  • 基于YOLOv5的目标检测与追踪结合ZED双目测距技术
    优质
    本研究将YOLOv5目标检测模型与ZED双目摄像头测距功能相结合，实现精确的目标定位和追踪，在复杂场景中提供高效、稳定的性能表现。 YOLOv5目标检测结合目标跟踪以及zed双目测距技术。
     
  • 相机模型、标定以及基于Yolov5的单目距离测量方法
    优质
    本研究探讨了相机模型与标定技术，并结合YOLOv5算法实现单目视觉下的精确距离测量，为机器人导航和自动驾驶提供技术支持。 ### 前言 在摄像头成像过程中，物体反射的光线通过镜头聚焦到成像设备上形成图像。这是一个从三维空间转换为二维平面的过程，在此期间会丢失深度信息，因此单目摄像头难以直接测量距离。然而，我们可以通过假设物体位于地面上来简化测距问题。 ### 相机模型及单目测距原理 相机可以视为一个凸透镜成像系统。在这一模型中，XcYcZc代表相机坐标系，原点O为光心（即镜头中心）。x-o1-y表示图像坐标系。 图示中包含一辆车，并假设这辆车的接触地面位置Q位于地面上。因此可以计算出该点的深度值。具体求解过程这里不再列出公式，而是直接引用图片中的说明。 在单目测距过程中，实际物体上的Q点会在成像后的图像上对应到Q点，其沿y轴的距离为o1p’（单位：像素）。将这个距离除以焦距fy后取arctan可以得到角度b。根据图示步骤可进一步求得深度OD。 值得注意的是，在依据上述方法计算物体与相机之间的实际距离时，如果不能准确测量出相机高度H和光轴相对于水平面的夹角a，则会影响测距精度。
     
  • Yolov5在双目相机中的距离计数与测距应用
    优质
    本文探讨了将YOLOv5模型应用于双目相机系统中进行精确的距离计算和目标测量的方法，展示了其在智能驾驶及机器人导航领域的潜力。 本项目基于yolov5实现目标检测与双目摄像头的距离测量功能。 在“yolov5”基础上新增了三个文件：camera_config.py、dis_count.py 和 video_remain.py 1. 首先要对双目摄像头进行标定，网上有许多相关的教程可供参考。推荐使用matlab进行标定，因为目前尚未找到满意的python标定程序。 2. 确认你的双目摄像头是单设备号还是双设备号的。如果是双设备号，请确定每个摄像头的具体编号，例如我的两个摄像头分别被识别为0和2，在video_remain.py 文件中的5960行中我已设置好（0）（2）。 3. 对于单设备号的情况，可以参考网上的相关教程了解如何使用。 文件说明： - camera_config.py：双目摄像头参数配置 - dis_count.py：生成深度图和距离矩阵 - video_remain.py：主函数
     
  • 基于YOLOv5的行人检测与目标检测深度学习方法
    优质
    本研究采用YOLOv5框架，探索其在行人及通用目标检测中的应用效果，旨在提升检测精度与速度，为智能监控等场景提供技术支持。 行人检测使用YOLO（如Yolov5或Yolov7）结合PyQt进行目标检测开发，采用深度学习技术实现。该系统功能包括但不限于统计数量、添加继电器报警及文字提示等功能，并可根据需求定制化扩展至车辆、树木、火焰、人员安全帽识别等各类物体的检测以及情绪分析和口罩佩戴监测等多种应用。 服务特点如下： 1. 定制开发：根据客户需求提供个性化解决方案，涵盖多种目标检测任务。 2. 包安装支持：确保在PyCharm或Anaconda环境中顺利部署所需依赖包。如遇到安装问题，在三天内无法解决的情况下可申请退款处理。