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基于Yolov5的人体行为检测程序

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简介：
本项目基于YOLOv5框架开发，旨在实现高效准确的人体行为识别。通过深度学习技术优化算法模型，适用于实时监控与分析场景。 调试好的yolov5行为检测程序可以使用摄像头或mp4视频流。如果有不懂的地方，可以通过私信询问。

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  • 基于Yolov5的人体行为检测程序
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    本项目基于YOLOv5框架开发，旨在实现高效准确的人体行为识别。通过深度学习技术优化算法模型，适用于实时监控与分析场景。 调试好的yolov5行为检测程序可以使用摄像头或mp4视频流。如果有不懂的地方，可以通过私信询问。
     
  • 行人检测（人体检测）II：基于YOLOv5的人体检测（包含数据集与训练代码）.txt
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    本文件提供了基于YOLOv5框架进行行人检测的研究内容，包括详细的数据集介绍及训练代码分享。 更多关于《行人检测（人体检测）》系列的文章可以参考以下内容： - 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集，并提供了下载链接。 - 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现人体检测，包括了人体检测的数据集和训练代码。 - 行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现了实时的人体检测功能，并附带源码供参考。 - 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现实时的人体检测技术，并提供了相关源码。 以上文章详细介绍了行人及人体的多种检测方法和技术实现。
     
  • 基于Yolov5的车辆与行人检测
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    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。
     
  • 人体行为检测简介
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    人体行为检测是指利用计算机视觉和机器学习技术来识别和分析视频或图像序列中的人体动作。这项技术广泛应用于安全监控、人机交互及医疗康复等领域。 本段落为简单的机器视觉入门文章，旨在帮助新手快速建立系统概念，并希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于MATLAB的行人检测程序
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    本项目开发了一个基于MATLAB的行人检测程序，利用先进的计算机视觉技术识别图像和视频中的行人。该程序通过训练模型自动检测并跟踪行人，适用于智能监控、交通安全分析等多个领域。 这是一个关于行人检测的代码程序，使用的是MATLAB。
     
  • 设计：基于MATLAB的人体行为识别检测.zip
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    本项目旨在开发一个基于MATLAB平台的人体行为识别系统。通过分析视频数据和运用机器学习算法，实现对人体动作的有效识别与分类，适用于安全监控、人机交互等领域研究。 该课题名为基于Matlab的异常行为检测。在实际应用中，例如我国农村中的空巢老人子女长期在外务工的情况，目前监控系统只能被动地查看并回放画面内容，无法对其中的信息进行判断或预警。本课题旨在利用Matlab技术分析监控视频中的人体活动，并识别出一些特定的行为模式（如快速奔跑、缓慢行走和跌倒等），一旦检测到异常行为即刻发出警告信号，以防止潜在事故的发生。这属于一种主动式的监控设计，具备人机交互界面，需要参与者掌握一定的编程基础才能学习使用。
     
  • 基于Yolov5的行人多目标检测模型
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    本研究提出了一种基于Yolov5的行人多目标检测模型，旨在提升复杂场景下行人的识别精度与效率。通过优化网络结构和训练策略，该模型在多个公开数据集上取得了优异的表现。 Yolov5 是一个用于行人多目标检测的模型。它基于旷视科技提出的 Crowdhuman 数据集进行训练，该数据集专门针对复杂场景下的行人检测任务。在训练过程中，采用了 300 个 epoch 的设置。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测及训练完成的行人检测模型与数据集
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    本研究采用YOLOv5框架开发了高性能的行人检测系统，并完成了相应的大规模数据集训练。该模型在准确率和实时性上表现出色，适用于各类应用场景。 YOLOV5行人检测模型在包含数千张街道和交通场景的行人数据集上训练完成，并附有该数据集。使用lableimg软件标注工具对行人进行了标记，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式与txt格式，分别保存于两个不同的文件夹中，类别名称统一为person。此模型可以直接用于YOLO系列的行人检测任务，在map指标上达到了90%以上。
     
  • Rotation-YOLOv5: 基于YOLOv5的旋转物体检测-源码
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    Rotation-YOLOv5 是一个基于 YOLOv5 的改进版本项目，专注于提高对旋转物体的检测精度。该项目提供了完整的源代码以便于研究和开发。 旋转检测需要使用torch==1.6, shapely==1.7.1 和 opencv==4.2.0.34进行推理。您可以下载相关文件（密码为4ud5）并通过我的数据集来测试船舶的检测效果，而非DOTA。 您的模型需采用特定格式的数据集，与Yolo数据集类似，但增加了角度信息。我们定义框属性w总是长于h，并将框标签定义为(cls, c_x, c_y, 最长边, 短边, 角度)的形式。注意：我们将角度视为分类问题，在制作数据集时需将角度值加上90（即范围是[0，179）），以符合我们的定义。 修改yaml文件： - 在models/yolov5m.yaml中设置nc为您的数据集中类的数量； - 在data/wheat0.yaml中同样设置nc为您数据集中的类别数量，并且将名称项设为相应类别的名字。
     
  • 基于视频的异常人体行为检测-MATLAB代码.zip
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    本资源包含基于视频的人体异常行为检测MATLAB代码，适用于智能监控系统中识别不寻常的行为模式。 课题背景：我国空巢老人数量众多，如果在监控系统内置算法识别异常行为（如老人摔伤、跌倒或被抢劫），并通过报警通知远程人员，则可以有效防止危险发生。本研究旨在利用MATLAB进行基于视频的人体异常行为检测，以提升对老年人的安全保障水平。