Advertisement

基于树莓派和UDP、YOLOV5及PyQt5的运动目标检测系统

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于树莓派和UDP、YOLOV5及PyQt5的运动目标检测系统
    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。
     
  • 基于树莓派4B的轻量化YOLOv5目标检测资源包
    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。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的水果目标检测系统
    优质
    本项目开发了一个结合Yolov5与PyQt5技术的水果目标检测系统，旨在实现高效、准确地识别图像中的各类水果。通过深度学习模型优化及用户界面设计提升用户体验。 基于YOLOv5与PyQt5实现的水果目标检测系统。
     
  • 基于树莓派的疲劳检测系统
    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。
     
  • 基于树莓派和YOLOv3的行人目标检测小车（四）
    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）
     
  • 基于树莓派和摄像头的移动物体检测系统
    优质
    本项目开发了一种基于树莓派和摄像头的移动物体检测系统，能够实时捕捉并分析视频流中的动态变化，适用于家庭安全监控、智能安防等领域。 在上一篇文章里介绍了如何在树莓派上调用摄像头，并使用了Python与OpenCV来实现这一功能。 接下来，我们将基于这些知识进一步学习如何利用Python+OpenCV来检测移动物体。 一、环境配置 可以参考之前的文章对树莓派进行必要的设置。一旦安装好cv2库之后，便能够开始操作摄像头了。 二、连接摄像头 本次实验中使用的是一台USB摄像头。 当成功连接后，在终端输入以下命令： ls devvideo* 如果得到相应的输出结果，则说明摄像头已正确连接到系统上。 三、编写代码检测移动物体 使用Python语言来实现对移动物体的追踪，具体的程序如下： #encoding=utf-8 import
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的火灾检测系统项目
    优质
    本项目开发了一种结合YOLOv5与PyQt5技术的火灾检测系统，旨在提供高效、实时的火情监控解决方案。 基于yolov5与PyQt5的火灾检测项目。该项目结合了先进的目标检测算法YOLOv5以及跨平台图形用户界面库PyQt5，旨在实现高效、准确的火灾实时监测系统。通过利用YOLOv5强大的图像识别能力及PyQt5便捷的人机交互设计，本项目能够迅速响应并及时通知相关管理人员进行处理，从而有效预防和减少因火灾带来的损失与危害。
     
  • 基于树莓派的人脸及运动追踪无人机系统
    优质
    本项目研发了一种基于树莓派平台的人脸与运动追踪无人机系统，能够实现自主识别目标并进行精准跟踪，适用于航拍、监控等领域。 【基于树莓派的人脸跟踪与运动跟踪无人机】项目是一个创新的尝试，它结合了嵌入式计算平台、计算机视觉技术以及无人机控制，为自主目标追踪提供了解决方案。 1. **树莓派**：一种小巧且低成本的单板电脑，在此项目中充当无人机智能大脑的角色。通过连接摄像头来捕获图像，并使用OpenCV库处理这些数据以实现人脸识别和运动跟踪。 2. **OpenCV**：这是一个跨平台计算机视觉库，包含大量图像处理与分析算法。在该项目里，它被用来进行人脸检测及目标移动物体的识别。 3. **人脸识别**：利用Haar特征结合AdaBoost分类器技术来完成面部区域定位和确认工作。 4. **运动跟踪**：提供背景差分、光流法或卡尔曼滤波等多种方法用于追踪移动中的对象。这些算法能够有效地区分出图像序列中目标与环境的变化。 5. **无人机控制系统**：通过解析来自摄像头的数据，树莓派可以计算出相对位置，并调整飞行参数以实现对选定目标的自动跟踪。 6. **编程语言及框架**：项目可能使用Python作为主要开发工具。由于其良好的兼容性和丰富的库支持（如Pymavlink和MAVSDK），它能够简化无人机控制系统的通信任务。 7. **硬件接口**：树莓派与无人机通过UART、SPI或I2C等高速低延迟的数据传输标准相连接，确保指令的实时响应。 8. **安全及稳定性考量**：在实际操作中，需考虑避障功能和失联保护机制来保证飞行器的安全性。 9. **测试与优化流程**：通过模拟测试和真实环境下的试飞试验不断改进算法性能，并提高跟踪精度以及无人机的操控能力。该项目不仅展示了树莓派及OpenCV技术在无人机领域的应用潜力，也为DIY爱好者提供了学习计算机视觉技术和无人机控制的良好平台。
     
  • 基于树莓派和摄像头的移动物体检测.pdf
    优质
    本文介绍了利用树莓派和摄像头构建一个能够检测并跟踪移动物体的系统。通过结合计算机视觉技术与Python编程，实现对环境中动态变化的有效监控。 使用树莓派结合摄像头可以实现对移动物体的检测功能。
     
  • 基于树莓派4B和Paddle-Lite的实时口罩检测系统（raspi4B_mask_detection_runtime）
    优质
    本项目开发了一个基于树莓派4B与Paddle-Lite框架的实时口罩检测系统。该系统能够高效地在视频流中识别并标记人脸及佩戴口罩情况，适用于公共场合监控和个人健康管理场景。 raspi4B_mask_detection_runtime基于树莓派4B与Paddle-Lite实现的实时口罩识别v2.6更新使用了Paddle-Lite v2.6的预测库与PaddleHub上最新的模型，提升了系统的鲁棒性。 环境要求： - ARMLinux系统下的树莓派4B（建议为64位系统，但理论上32位系统也可使用，请自行测试）。 - 安装gcc、g++、opencv和cmake。具体安装命令如下： ``` $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install gcc g++ make wget unzip libopencv-dev pkg-config ``` 下载并安装CMake（版本v3.10.3为例，实际使用时请根据需要选择合适的版本）： ``` $ wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tgz （注意：此处仅给出示例命令，请在设备上操作并自行处理tga文件） ```