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基于树莓派和YOLOv3的行人目标检测小车(四)

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简介:
本项目利用树莓派平台与YOLOv3算法开发了一款能够进行实时行人目标检测的小车系统,旨在探索低成本智能机器人的应用前景。 前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练,并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了,接下来就是一些应用层面的东西了。 树莓派控制马达: 1. 材料硬件: - 树莓派3B+ - 四个直流电机 - 一个小型车底盘和四个轮子(可以在网上购买) - L298N驱动模块(作为树莓派与马达之间的桥梁) - 充电宝一个(用于给树莓派供电) - 两节18650锂电池(为小车的马达提供电源,普通干电池不适合使用)

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客服
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  • YOLOv3
    优质
    本项目利用树莓派平台与YOLOv3算法开发了一款能够进行实时行人目标检测的小车系统,旨在探索低成本智能机器人的应用前景。 前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练,并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了,接下来就是一些应用层面的东西了。 树莓派控制马达: 1. 材料硬件: - 树莓派3B+ - 四个直流电机 - 一个小型车底盘和四个轮子(可以在网上购买) - L298N驱动模块(作为树莓派与马达之间的桥梁) - 充电宝一个(用于给树莓派供电) - 两节18650锂电池(为小车的马达提供电源,普通干电池不适合使用)
  • UDP、YOLOV5及PyQt5运动系统
    优质
    本项目设计了一种基于树莓派与UDP协议,结合YOLOv5算法和PyQt5界面开发的高效运动目标检测系统。 本系统是一个基于互联网进行数据传输的运动目标检测系统,使用电脑作为终端设备处理数据。该系统由三个节点组成:两个独立的摄像头节点用于拍摄激光笔的运动轨迹,并通过接入手机WiFi构建的局域网,利用UDP协议将图像数据传送到终端电脑。这两个摄像头节点能够独立显示实时视频,在终端处则可以识别并追踪激光笔和色块的位置。在测试过程中,当网络状况良好时,系统播放无卡顿现象,且能准确地实时框选出激光笔和色块。此外,该系统还设计了用户友好的GUI界面,并具备识别实验室背景的功能,完全满足题目要求。
  • 4B轻量化YOLOv5资源包
    优质
    本资源包为树莓派4B设计,提供轻量级YOLOv5目标检测方案,适用于嵌入式系统的小型化、低功耗应用需求。 基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测移植与部署资源包,搭配本人树莓派4B镜像版本使用效果更佳!积分不够的朋友可以关注我,无偿提供资源。
  • 多线程实时
    优质
    本项目利用树莓派平台开发了一种高效的多线程实时人脸检测系统,能够快速准确地在视频流中识别并跟踪人脸。 基于树莓派3B+的实时多线程人脸haar检测算法使用OpenCV和Python编写,在Ubuntu MATE 18.04操作系统上运行。
  • Yolov3-Tiny模型训练与,并在上部署(使用PyTorch框架)
    优质
    本项目采用轻量级神经网络Yolov3-Tiny,在PyTorch框架下完成模型训练及目标检测,最终实现在资源受限的树莓派设备上的高效部署。 使用PyTorch框架训练YOLOv3-tiny模型可以让高配置电脑及笔记本轻松完成训练任务,并且能够部署到如树莓派这样的设备上进行视频实时目标检测。该模型的优点在于其快速的检测速度以及较小的模型体积,这使得它非常适合在资源有限的环境中使用和搭建,对于初学者来说非常友好。 YOLOv3是一种基于深度神经网络的目标识别与定位算法,它的最大特点就是运行速度快,适合用于需要即时响应的应用场景。而YOLOv3-tiny则是对YOLOv3的一个简化版本。它是一个适用于目标检测任务的模型,并且在保持较高精度的同时具备较快的速度和较低的计算资源需求。 相较于YOLOv4-tiny而言,尽管性能有所降低,但仍然可以实现一定的准确性要求。与其它版本相比,YOLOv3-tiny具有更快的推理速度、更小的存储占用以及更高的检测精确度,在硬件资源受限的情况下尤为适用。
  • 智能开发
    优质
    本项目旨在利用树莓派构建一个具备自主导航能力的智能小车系统,集成了图像识别、路径规划及避障功能,适用于教育和科研领域。 基于C语言或Python的树莓派智能小车控制开发能够实现手机电脑远程遥控、超声波避障、黑线循迹以及红外避障/物体追踪等功能。本教程提供了全面的工具,非常适合初学者进行项目开发。
  • 监控源码
    优质
    本项目提供一套用于小车监控系统的树莓派源代码,集成了视频流传输、远程控制和实时数据采集等功能,适用于初学者快速上手智能硬件开发。 基于树莓派的监控小车项目源码包括服务器端用Python编写和客户端使用QT框架开发的部分。
  • 疲劳系统
    优质
    本项目开发了一种基于树莓派的智能疲劳检测系统,利用摄像头实时捕捉驾驶员面部特征,并通过算法分析判断其是否出现疲劳迹象,以确保行车安全。 使用树莓派捕捉人脸,并判断人的疲劳状态,能够区分笑容、说话等多种表情。
  • YOLOv3
    优质
    本研究采用YOLOv3算法进行实时目标检测,通过优化网络结构和调整超参数提升模型性能,适用于多种场景下的物体识别任务。 YOLOv3 预训练的神经网络用于目标检测,IoU 设置为 0.5,临界值设置为 0.7。预训练权重文件 yolov3.weights 可以从 pjreddie.com 下载。
  • DeepSORTYOLOv3辆与追踪
    优质
    本研究结合了深度学习技术,采用YOLOv3模型进行高效目标检测,并利用DeepSORT算法实现精准车辆与行人的跟踪识别。 该项目包含训练好的权重(人+车)、源代码、行人检测追踪的原视频以及车辆检测追踪的原视频。技术栈为Python、Pytorch和DeepSort。