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YOLOv5吸烟检测与目标识别，基于PyQt5的深度学习项目，支持YOlOv7和YOLOv8，网络优化，接单中，可承接相关任务

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简介：
本项目为基于PyQt5框架开发的深度学习应用，采用YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型进行吸烟检测与目标识别，并提供定制化服务。 Yolov5吸烟检测采用PyQt5界面展示目标检测结果，并支持深度学习模型的网络优化功能。我们能够根据客户需求定制各种物体的目标检测服务，如车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾及情绪识别等。此外，系统还具备统计数量的功能并可添加继电器或文字报警。 该系统的训练成果显著，同时提供全面的技术支持：若安装过程中遇到问题，请随时联系沟通；三天内仍无法解决的将给予退货处理。我们承诺为客户提供完整的包安装服务，并确保所有功能按需定制且价格合理（具体报价请私聊商议）。

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  • YOLOv5吸烟检测与目标识别，基于PyQt5的深度学习项目，支持YOlOv7和YOLOv8，网络优化，接单中，可承接相关任务
    优质
    本项目为基于PyQt5框架开发的深度学习应用，采用YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型进行吸烟检测与目标识别，并提供定制化服务。 Yolov5吸烟检测采用PyQt5界面展示目标检测结果，并支持深度学习模型的网络优化功能。我们能够根据客户需求定制各种物体的目标检测服务，如车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾及情绪识别等。此外，系统还具备统计数量的功能并可添加继电器或文字报警。 该系统的训练成果显著，同时提供全面的技术支持：若安装过程中遇到问题，请随时联系沟通；三天内仍无法解决的将给予退货处理。我们承诺为客户提供完整的包安装服务，并确保所有功能按需定制且价格合理（具体报价请私聊商议）。
     
  • YOLOv5手势识别，PyQt5，目标检测，深度学习，网络优化，YOLOv5，YOLOv7，YOLOv8
    优质
    本项目基于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8模型，利用PyQt5开发界面，实现高效的手势识别与目标检测系统，并对深度学习网络进行优化。 使用YOLOv5进行手势检测的项目采用了PyQt5框架，并实现了目标检测功能。该项目基于深度学习技术并进行了网络优化。训练结果显示可以准确识别18种不同的手势。使用的编程语言是Python，开发环境为PyCharm和Anaconda。
     
  • 吸烟数据集（含XML及TXT文件），适用于YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8的目标检测项目，接单中
    优质
    这是一个包含XML和TXT格式文件的吸烟行为数据集，专为YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等目标检测模型训练设计。现接受各类定制化服务订单。 yolov5吸烟检测采用pyqt5界面展示目标检测结果，支持深度学习模型的训练与优化。功能包括显示训练成果、添加继电器或文字报警以提高安全性，并可统计检测到的目标数量。此外，还提供网络优化服务以及对不同版本如yolov7和yolov8的支持。开发环境为pycharm和anaconda，使用python语言实现所有功能。
     
  • 基于YOLOv5的水果种类和成熟度检测，结合PyQt的目标检测项目，涉及深度学习技术，提供YOLOv5及YOLOv7服务
    优质
    本项目采用深度学习框架YOLOv5与YOLOv7进行水果种类和成熟度的精准识别，并通过PyQt界面展示目标检测结果，为用户提供高效便捷的服务。 Yolov5水果种类及成熟度检测服务使用PyQt进行目标检测，并基于深度学习技术实现。我们提供定制化的目标检测解决方案，包括但不限于车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾以及情绪识别等各类物体的检测功能。 我们的服务支持统计数量和链接数据库等功能，可添加继电器或文字报警系统以增强实用性。此外，如果在Python环境下（如PyCharm或Anaconda）遇到包安装问题并无法解决时，请随时与我们联系；若三天内仍未能解决问题，则可以申请退货。 价格方面可根据具体需求进行协商定制服务内容。
     
  • 利用 Java 调用 Python 的 YOLO ONNX 模型实现视频目标检测与识别（支持 YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8）
    优质
    本项目运用Java语言调用Python中的YOLO ONNX模型，实现在视频流中高效地进行目标检测和识别功能，兼容YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8版本。 Java 调用 Python YOLO ONNX 模型进行视频目标检测与识别的方案支持包括YOLOv5、YOLOv7 和 YOLOv8 等主流模型，并包含了预处理、后处理步骤，同时能够集成 RTSPRTMP 协议来处理视频流。系统架构由 Java 应用程序和 Python 脚本两部分组成：Java应用程序负责获取视频流、进行数据的预处理以及传递给Python脚本执行目标检测任务；而Python脚本则加载ONNX模型，执行目标识别并返回结果。 整个流程包括以下几个步骤： 1. 视频流获取：使用 Java 库解析 RTSPRTMP 协议下的视频流，并将每一帧转换为适合模型输入的格式。 2. 预处理：对获取到的视频帧进行调整大小、归一化和填充等操作，使其满足模型输入的要求。然后将预处理后的数据转化为 Numpy 数组形式以传递给 Python 脚本。 3. 模型调用：通过 Java 的 JNI 或其他机制来触发 Python 脚本运行，并向其提供经过预处理的数据。Python脚本加载ONNX模型执行目标检测任务，随后将识别结果返回至Java应用程序中。 4. 后处理：对从Python获取的输出进行解析和进一步处理，如过滤掉置信度较低的目标、绘制识别框等操作。 通过以上步骤实现视频中的对象精准定位与分类。
     
  • 基于YOLOv5的目标检测技术在火焰和烟雾识别中的应用+直接可用模型
    优质
    本项目基于YOLOv5框架开发了火焰与烟雾识别系统，并提供直接使用模型。适用于火灾早期预警、监控等场景，具有高精度、低延迟特点。 通过YOLOv5实现火焰和烟雾的识别或检测： 1. 如果需要训练数据集，请在我的资源列表中查找并下载。 2. 项目内附有将JSON格式的数据转换为YOLO所需.txt格式的示例代码。 3. 提供了详细的教程，涵盖了整个训练过程中的文件修改及步骤说明。 4. 包含我已经训练好的权重模型，可以直接用于预测任务。 5. 如有任何其他需求，请直接联系我。 本项目非常适合目标检测初学者、学生和研究员使用。提供详细且易于理解的指南，帮助用户快速上手并开始进行火焰与烟雾的识别工作。如觉得有帮助，欢迎点赞支持！
     
  • 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。
     
  • 深度学习目标检测与YOLOv8网络结构高清详解图
    优质
    本资料深入解析深度学习中的目标检测技术，并重点介绍最新的YOLOv8网络架构。通过高清详解图，帮助读者全面理解YOLOv8的工作原理及优化细节。 内容概要：该图详细展示了yolov8网络结构，包括backbone、neck、head模块，并且每个模块的设计都在图中有所展示。此外，还包含了每一层的维度信息以及不同网络模型输出的维度，便于结合源码进行深入学习。 适合人群：需要了解yolov8网络结构的人士及希望对yolov8进行进一步分析和改进的研究者。 阅读建议：该图可供大家参考使用，以加深对该网络的理解。
     
  • 香烟识别的数据集在深度学习目标检测中的应用
    优质
    本数据集致力于通过深度学习技术实现对各种香烟品牌的精准识别与分类，尤其适用于目标检测领域的研究和实践。 该数据集包含4880张图片，其中包括VOC和YOLO格式的标注文件。此数据集适用于基于深度学习技术进行抽烟行为检测的研究与应用。