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基于YOLOv8的行人跌倒检测系统+预训练模型+PyQt界面+数据集

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简介：
本项目开发了一种基于YOLOv8的行人跌倒检测系统，结合预训练模型和PyQt图形用户界面，利用特定数据集进行优化与验证。 这段内容描述了一套基于YOLOv8的汽车轮胎检测系统及其相关组件： 1. 包含训练好的汽车轮胎识别权重、PR曲线及loss曲线，该模型是在特定汽车轮胎数据集上进行训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式支持txt和xml两种文件类型，并分别存储在两个不同的文件夹中。 2. 提供了一个使用PyQt开发的应用界面，可以实现对目标物体（如汽车轮胎）的检测功能。 另外还提到了一个基于YOLOv5框架并结合训练好的模型及包含1000多条数据集的信息。

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  • 基于YOLOv8的行人跌倒检测系统+预训练模型+PyQt界面+数据集
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    本项目开发了一种基于YOLOv8的行人跌倒检测系统，结合预训练模型和PyQt图形用户界面，利用特定数据集进行优化与验证。 这段内容描述了一套基于YOLOv8的汽车轮胎检测系统及其相关组件： 1. 包含训练好的汽车轮胎识别权重、PR曲线及loss曲线，该模型是在特定汽车轮胎数据集上进行训练得到的，类别名称为“tire”，标签格式支持txt和xml两种文件类型，并分别存储在两个不同的文件夹中。 2. 提供了一个使用PyQt开发的应用界面，可以实现对目标物体（如汽车轮胎）的检测功能。 另外还提到了一个基于YOLOv5框架并结合训练好的模型及包含1000多条数据集的信息。
     
  • 基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。 这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。 除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。 该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。
     
  • 基于Yolov8的跌倒检测模型训练+数据集+源码.zip
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    本资料包提供了一个基于YOLOv8的跌倒检测模型训练方案，包含详细的数据集和完整源代码，适用于开发人员进行跌倒事件识别的研究与应用。 YOLOv8 是由 Ultralytics 推出的最新一代基于 YOLO 的对象检测模型系列，提供最先进的性能。 在特征提取部分，使用了一种名为 CSPDarknet 的网络结构，它是对 Darknet 结构的一种改进版本。CSPDarknet 采用了 Cross Stage Partial Network (CSP) 结构，将网络分为两个主要部分，每个部分包含多个残差块。这种设计有效地减少了模型的参数量和计算需求，并提高了特征提取效率。 对于目标检测部分，则采用了一种名为 YOLOv4-Head 的结构。该结构包括了多层卷积操作以及池化层，用于处理并压缩特征图信息。通过一系列卷积及全连接层的操作后，将这些特征转换为最终的目标检测结果输出。YOLOv8 引入了一种无 Anchor 设计的检测方法，直接预测目标中心点的位置和宽高比例，而不是传统的预测 Anchor 框位置与大小的方式。这种设计减少了需要处理的 Anchor 数量，并且有助于提升模型的速度及精度表现。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测模型训练与PyQt界面展示+标注数据集
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    本项目采用YOLOv5算法进行行人检测模型训练，并结合PyQt开发图形用户界面展示结果；同时包含用于训练的数据集及标注信息。 YOLOV5行人检测模型基于在数千张街道和交通场景的行人数据集上训练得到的权重。该数据集包含各种训练曲线图，并使用lableimg软件标注工具进行标注，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式和txt格式，分别保存在两个不同的文件夹中，类别名为person；可以直接用于YOLO系列模型中的行人检测。 此外，该项目还提供了一个基于PyQt的界面，可以用来检测图片、视频以及调用摄像头，并且提供了相应的选择项。整个项目采用pytorch框架编写，代码为Python语言。
     
  • 基于YOLOv5的飞机检测模型训练+权重+数据集+PyQt界面
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    本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效的飞机检测系统，包含详尽的数据集与预训练权重，并配以用户友好的PyQt图形界面。 使用YOLOv5训练飞机检测模型，并包含已标注的飞机数据集。标签格式为xml和txt两种，类别名为aeroplane。采用pytorch框架，代码是用Python编写的。该系统还配备了一个QT界面，可以用于检测图片、视频以及调用摄像头进行实时检测，提供相应的选择项。
     
  • 基于YOLOv3的行人跌倒检测+训练完善的行人摔倒检测模型+包含1000多个样本的数据集
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    本项目基于YOLOv3框架开发行人跌倒检测系统，并利用包含超过1000个样本的专业数据集，优化和完善了行人摔倒识别模型。 这段描述介绍了一种基于YOLOv3的行人跌倒检测系统。该系统包括训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线、loss曲线，并且在行人跌倒数据集上的mAP达到了90%以上，目标类别为“fall”，仅包含一个类别。提供的数据集中有1000多张行人摔倒图片，标签格式有两种：txt和xml文件分别保存在不同的文件夹中。 该检测系统采用PyTorch框架，并提供Python代码实现。它可以与YOLOv5共用同一个环境配置，只需完成环境设置后即可加载训练好的模型进行测试并获取结果。
     
  • YOLOv5电塔绝缘子检测+预训练模型+PyQt界面+1000数据集
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    本项目基于YOLOv5框架开发，结合大规模数据集与预训练模型优化电塔绝缘子检测精度，并采用PyQt设计用户交互界面，提升用户体验。 本段落介绍了一种基于YOLOv5的电塔绝缘子检测系统，其中包括两种训练好的模型：yolov5s和yolov5m。该系统在包含1000张图片的数据集上进行了训练，并提供了PR曲线、loss曲线等指标进行评估。数据集中包含了标签格式为VOC和YOLO的文件夹。 此外，还提供了一个基于PyQt开发的用户界面，可以用于检测图像、视频以及调用摄像头进行实时检测。目标类别仅有一个：Insulator（绝缘子）。
     
  • 基于YOLOv8算法的跌倒检测系统：包含完整训练和测试文件、PyQt界面源码及优化路况裂纹数据集
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    本项目提供了一套完整的跌倒检测解决方案，采用先进的YOLOv8算法，并结合了优化后的路面裂纹数据集以及用户友好的PyQt图形界面。项目包含了详细的训练和测试文件，便于研究者进行深度学习模型的开发与应用。 基于YOLOv8算法的跌倒检测系统包括完整训练与测试文件、PyQt界面源码及优化路况裂纹数据集。该系统提供训练文件、测试文件、pyqt界面源码、路况裂纹数据集、权重文件以及配置说明。 其中，跌倒检测图像数据集包含9444张训练图像，899张验证图像和450张测试图像，并以YOLO格式进行标注。
     
  • 基于Yolov5的无人机视觉检测及预训练模型与PyQt界面
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    本项目采用Yolov5算法实现无人机视觉检测，并开发了集成预训练模型的PyQt图形用户界面，旨在提升目标识别效率和用户体验。 本项目使用YOLOv5进行无人机视觉检测，并包含训练好的模型权重及PR曲线、loss曲线等相关数据。该模型是在一万多张图像的数据集中训练得到的，目标类别为“drone”，共1个类别。此外，还提供了一个基于PyQt界面的应用程序，支持图片、视频和摄像头调用等多种检测方式。该项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。
     
  • Yolov8道路井盖及下水道井盖检测模型训练+数据集+PyQt界面
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    本项目基于YOLOv8框架开发，专注于道路井盖与下水道井盖的自动检测。通过精心标注的数据集进行模型训练，并结合PyQt设计用户友好的图形界面，提升实际应用中的操作便捷性与准确性。 针对YOLOv8的道路井盖及下水道井盖检测任务，现有一个包含约2000个样本的数据集，并已按照训练、验证和测试三个部分进行划分。数据集以yolo格式（txt文件）标注，且具备data.yaml配置文件，支持直接用于YOLOv5、YOLOv7及YOLOv8等算法的模型训练。具体而言，该数据集中包含两类目标：Road_drain 和 Road_manhole，并在data.yaml中进行了如下定义： ``` nc: 2 names: [Road_drain, Road_manhole] ```