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基于YOLOv7的车辆检测目标识别技术-YOLOv7车辆检测.zip

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简介:
本资源提供基于YOLOv7算法的先进车辆检测与目标识别技术,旨在优化智能交通系统和自动驾驶应用。下载包含详尽代码及模型文件的YOLOv7车辆检测工具包,助力您的研究与开发工作。 基于YOLOv7的车辆检测技术进行目标检测的研究与应用。

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客服
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  • YOLOv7-YOLOv7.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv7算法的先进车辆检测与目标识别技术,旨在优化智能交通系统和自动驾驶应用。下载包含详尽代码及模型文件的YOLOv7车辆检测工具包,助力您的研究与开发工作。 基于YOLOv7的车辆检测技术进行目标检测的研究与应用。
  • Matlab
    优质
    本研究利用Matlab平台开发了一种高效的车辆检测和车型识别系统,结合先进的图像处理与机器学习算法,能够准确区分多种车型,在智能交通领域具有广泛的应用前景。 使用Matlab进行车辆检测与车型识别,并提供详细的代码。
  • 与自动
    优质
    车辆标志检测与自动识别技术是利用计算机视觉和机器学习方法,对道路上行驶的车辆进行车牌、品牌标识等特征的精准定位及分类。这项技术广泛应用于交通管理、安全监控等领域,有效提升城市管理效率和安全性。 实现对大众车标和宝马车标的自动检测与识别,在智能交通系统中有很好的应用前景。
  • YOLOv7行人及训练模型+5000行人数据集
    优质
    简介:本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型,并包含一个涵盖5000个样本的数据集,适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发,并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片,标签格式为txt和xml两种文件类型,分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个:person(行人)和car(车辆)。经过充分训练后,模型达到了90%以上的mAP值,并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现,所有代码均为Python编写。
  • YOLOv7-plate与CRNN牌号.zip
    优质
    本项目采用YOLOv7-plate模型进行高效精准的车牌定位,并结合CRNN技术实现复杂环境下车牌字符的准确识别,适用于多种应用场景。 基于YOLOv7-plate和CRNN的车牌号检测识别项目包含了利用YOLOv7-plate进行高效准确的车牌位置检测以及使用CRNN模型完成复杂环境下车牌字符序列的精确识别,旨在提供一套完整的解决方案来应对不同的应用场景需求。
  • 视频系统
    优质
    本系统利用先进的车牌识别技术,实现对车辆信息的自动采集与分析。通过处理监控视频流中的数据,有效提升交通管理效率和安全性。 基于车牌识别的车辆视频检测系统。
  • MATLAB跟踪与
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行车辆目标的智能跟踪、识别及检测技术研究,结合先进算法提升系统性能和准确度。 在MATLAB环境中进行运动目标检测,以汽车为例,可以实现对道路上行驶的汽车数量、车流量以及车辆速度等方面的分析与计算。此外,还可以识别不同车道上的车辆情况。
  • MATLAB中跟踪__matlab__跟踪
    优质
    本项目运用MATLAB进行目标跟踪技术研究,专注于车辆的预测与识别。通过先进的算法实现对移动车辆的有效追踪和准确检测,在智能交通系统中有广泛应用前景。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:MATLAB目标跟踪 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • 、行人(含Yolo V5最新版本代码).docx
    优质
    本文档深入探讨了车辆检测、车距测量、行人识别和车辆识别的关键技术,并提供了最新的YOLOv5代码实例,助力自动驾驶与智能交通系统开发。 车辆检测、车距检测、行人检测、车辆识别以及车距预测(附Yolo V5最新版源码)涉及到的技术细节如下: 二、单目测距原理:在一张图像中,假设有一个位于地面上的车辆,其接触点Q必然处于地面。因此可以计算出该点的深度值。具体的求解过程较为复杂,这里直接提供截图来展示关键步骤。 具体来说,在进行单目测距时,真实世界中的一个特定位置(比如车辆上的某个点)在相机成像后的图像上对应为一点Q。此点到图像中心o1沿y轴的距离是o1p’。通过将这个距离除以像素焦距fy(单位:像素),并求arctan值,可以得到角度b’的大小。 三、准备工作 首先需要从GitHub下载Yolov5的相关代码,并确保安装了版本声明中所需的库文件,比如matplotlib>=3等依赖项。
  • OpenCV
    优质
    本项目运用OpenCV技术实现对视频或图像中的车道线进行精准检测,并能够有效识别道路上的各种车型,为自动驾驶和交通安全提供技术支持。 利用OpenCV开发的车道检测和车辆识别代码。包含源代码、目的代码以及演示视频。