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基于YOLOV5的游泳者水域检测与识别系统源码及数据集.zip

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简介：
本资源提供基于YOLOv5框架的游泳者水域检测与识别系统的完整源代码和训练所需的数据集，适用于水安全监控等场景。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码与数据集包含在名为基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip的文件包内。该数据集位于项目根目录下的myDataSet文件夹内，训练时请确保将此数据集和项目的放置结构遵循作者的要求，即让它们处于同级目录下。

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  • 基于YOLOV5的游泳者水域检测与识别系统源码及数据集.zip
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    本资源提供基于YOLOv5框架的游泳者水域检测与识别系统的完整源代码和训练所需的数据集，适用于水安全监控等场景。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码与数据集包含在名为基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip的文件包内。该数据集位于项目根目录下的myDataSet文件夹内，训练时请确保将此数据集和项目的放置结构遵循作者的要求，即让它们处于同级目录下。
     
  • 基于YOLOv5的水域游泳者检测系统.zip
    优质
    本项目为一个基于YOLOv5深度学习框架开发的水域游泳者自动检测系统。旨在提高公共水域的安全监控效率和响应速度，有效预防溺水事故的发生。通过该系统，可以实时监测并识别水域中的游泳人员，及时预警潜在危险，保障水上活动参与者的安全。 YOLOv5水域游泳者检测系统.zip
     
  • YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5框架下用于识别驾驶员疲劳状态的数据集与源代码，适用于开发智能汽车安全辅助系统。 本项目利用改进的YOLOv5模型进行疲劳特征检测，并在训练过程中引入了注意力机制。此外，在疲劳视频测试阶段，我们采用了DeepSORT目标跟踪算法来增强检测效果。数据集方面，使用了YawnDD、CEW和DROZY三个数据集的部分视频进行了分帧处理，共标记出6800张样本图像，并按照4:1的比例划分为训练集与测试集。项目中分别对YOLOv5的不同版本（包括YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l以及标准的YOLOv5）进行了多次模型训练，以优化疲劳驾驶检测系统的性能。
     
  • 基于YOLOv5与LPRNet的车牌检测及识别（应用CCPD数据集）.zip
    优质
    本项目结合了YOLOv5和LPRNet模型，专注于提升车牌检测与识别精度，并采用CCPD数据集进行训练与测试。下载包含源代码、预训练权重及实验结果分析文档。 这里为你收集整理了一份关于AI、机器学习和深度学习的高质量资料。如果你投入时间去研究几天，相信肯定会对你的学习有很大帮助。 这些资源经过本地编译测试，可以打开并运行，适合用于毕业设计、课程设计的应用参考及学习需求，请放心使用。 祝愿你在毕业设计项目中取得巨大进步，并顺利毕业！ 但请注意，所提供的项目源码仅供学习和研究之用。在使用时请务必遵守学术诚信原则及相关法律法规，不得将其用于任何商业目的或侵犯他人权益的行为。对于因使用本资源而导致的问题（包括但不限于数据丢失、系统崩溃或安全漏洞），风险自担！
     
  • 基于YOLOV5的交通标志识别与检测系统的源代码、数据集及预训练模型.zip
    优质
    本资源包包含基于YOLOv5架构开发的交通标志识别系统全套资料，包括源代码、标注数据集和预训练模型，适合研究与应用开发。 该项目是一个基于YOLOV5的交通标志识别检测系统的个人大作业项目源码。评审分数高达98分，并且经过严格的调试确保可以正常运行。您可以放心下载并使用此资源，其中包括了项目的源代码、数据集以及训练好的模型文件。
     
  • YOLOv5疲劳驾驶数据集及检测识别系统源码（毕业设计）.zip
    优质
    本作品为毕业设计项目，提供了一个基于YOLOv5框架的疲劳驾驶检测解决方案，包含定制化数据集和完整源代码。 《YOLOv5疲劳驾驶数据集与疲劳驾驶检测识别系统源码》是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计项目，主要面向正在完成毕设或需要实战练习的计算机相关专业学生。 该项目聚焦于人物专注性检测，并分为两个部分：疲劳检测和分心行为检测。在疲劳检测方面，采用Dlib库进行人脸关键点识别，进而计算眼睛与嘴巴的状态（闭眼、打哈欠等），并利用Perclos模型来评估驾驶员的疲劳程度。对于分心行为的监测，则运用YOLOv5算法识别玩手机、抽烟和喝水这三种典型的行为模式。 《YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测识别系统源码》是一个由导师指导且成功通过评审并获得高分评价的设计项目，专为计算机相关专业的毕设生及寻求实践机会的学习者而设计。此项目旨在评估驾驶员的专注度，并细分为两个模块：一是基于Dlib的人脸关键点分析来判断疲劳状态；二是借助YOLOv5算法识别玩手机、抽烟和饮水等分心行为模式，从而全面监测驾驶过程中的注意力分散情况。
     
  • 游泳池与汽车检测数据集
    优质
    本数据集包含详细的游泳池信息和汽车检测结果，旨在为物业管理和车辆安全检查提供精准的数据支持。 数据集涉及使用卫星图像检测游泳池和汽车。相关文件包括Swimming Pool And Car Detection_datasets.txt 和 Swimming Pool And Car Detection_datasets.zip。
     
  • 基于YOLOV5的红外车辆识别与检测源码、模型及数据集，支持实时检测
    优质
    本项目提供基于YOLOV5框架的红外车辆识别和检测解决方案，包括源代码、预训练模型和数据集，适用于实时监控系统。 基于YOLOV5的红外车辆识别与检测源码、模型及数据集现已推出，支持实时检测功能。
     
  • 基于YOLOV5的头盔佩戴检测与识别系统源码及训练数据包含教程.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv5框架开发的头盔佩戴自动检测系统完整代码和训练所需数据集，并附带详细操作指南，适用于安全监控等应用场景。 基于YOLOV5的头盔佩戴检测识别系统包括源码、训练好的数据以及教程。在使用过程中需要对参数进行调整。打开train.py文件，在if __name__ == __main__:部分开始修改参数，将权重文件地址更改为default=weights/yolov5m.pt，并添加parser.add_argument(--weights, type=str, default=weights/yolov5m.pt)；配置项可改可不改，默认为models/yolov5m.yaml的parser.add_argument(--cfg, type=str, default=models/yolov5m.yaml)。其中，yolov5m.yaml里的anchors:需要通过k-means进行聚类处理。
     
  • Yolov5吸烟识别数据集 - Yolov5抽烟检测数据集.zip 文件
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    本文件包含用于训练和评估YOLOv5模型在检测图像中吸烟行为的数据集。内含标注清晰的图片及对应的XML格式注释，适用于研究与开发项目。 Yolov5吸烟检测数据集是一种专门用于训练和测试Yolov5模型的数据集合，其目标是识别并检测图像中的吸烟行为。该数据集中包含了大量不同场景的图像样本，包括室内、室外以及人群聚集的地方等多样的环境。每个图片都详细地标注了边界框与类别标签，以便于机器学习算法精确地区分出哪些物体或活动属于吸烟行为。这些边界框不仅指明了目标的位置和大小信息，还通过类标明确指出这是吸烟相关的图像内容。 利用Yolov5模型配合此数据集进行训练后，可以生成一个高度准确的吸烟检测系统，在实际应用中能够迅速定位并识别出图片中的吸烟动作。这在监控场所、公共空间以及安全领域具有重要意义，因为它能帮助监管人员及时发现违规行为，并采取相应措施来保护环境和保障公众健康。 总之，Yolov5吸烟检测数据集是一个重要的资源库，它支持开发者创建高效的实时吸烟监测系统，从而有效应对公共场所中的相关挑战。