Advertisement

基于YOLOv8和PyQt5的自行车违规停放检测与告警系统源码（附数据集、模型及简易GUI，详尽部署指南）-适合毕业设计

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

简介：
本项目提供了一个基于YOLOv8和PyQt5开发的自行车违规停放检测与告警系统的完整源代码，包含数据集、训练好的模型以及简单的图形用户界面。附带详细的安装与配置说明，非常适合毕业设计使用。 基于YOLOv8和pyqt5的自行车违规停放检测告警项目源码（包含数据集、模型及简易GUI界面）适合用于比赛、课设或毕设。该项目提供了一个共享自行车识别与计数系统，并可扩展为违规停放检测告警功能。 资源包括： - 自行车的数据集 - 训练好的YOLOv8模型及其评估曲线 - 简易的图形用户界面（GUI） - 详细的项目部署教程 按照提供的步骤操作，可以轻松运行整个项目。经过测试，该项目模型准确率高达98%。 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工使用，并且也适用于初学者学习和进阶。除了作为毕设或课程设计外，也可以用于作业提交或者项目初期演示等用途。 如果您有一定的基础，还可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，直接应用于各种场合如课设、毕业设计等。欢迎下载并交流探讨！

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于YOLOv8和PyQt5的自行车违规停放检测与告警系统源码（附数据集、模型及简易GUI，详尽部署指南）-适合毕业设计
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv8和PyQt5开发的自行车违规停放检测与告警系统的完整源代码，包含数据集、训练好的模型以及简单的图形用户界面。附带详细的安装与配置说明，非常适合毕业设计使用。 基于YOLOv8和pyqt5的自行车违规停放检测告警项目源码（包含数据集、模型及简易GUI界面）适合用于比赛、课设或毕设。该项目提供了一个共享自行车识别与计数系统，并可扩展为违规停放检测告警功能。 资源包括： - 自行车的数据集 - 训练好的YOLOv8模型及其评估曲线 - 简易的图形用户界面（GUI） - 详细的项目部署教程 按照提供的步骤操作，可以轻松运行整个项目。经过测试，该项目模型准确率高达98%。 本资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工使用，并且也适用于初学者学习和进阶。除了作为毕设或课程设计外，也可以用于作业提交或者项目初期演示等用途。 如果您有一定的基础，还可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，直接应用于各种场合如课设、毕业设计等。欢迎下载并交流探讨！
  • 基于YOLOv8和PyQt5开发的行人过马路使用手机通话检测与警告系统的代码包（含GUI、数据集、模型及性能评估图表、部署指南）.zip
    优质
    本代码包提供了一套基于YOLOv8和PyQt5开发的行人过马路时使用手机检测与警告系统，包含图形界面、训练数据集、预训练模型以及性能评估结果，附有详细的部署说明。 基于YOLOv8+pyqt5实现的过马路玩手机打电话检测告警系统源码（GUI界面+数据集+模型+评估曲线+部署说明）可检测斑马线、玩手机、打电话、行人、车辆及其他内容。简易的GUI界面，包含训练好的模型及详细部署操作文档。 项目代码分为两部分：main_gui_code和ultralytics。 - main_gui_code包括GUI界面代码与YOLOv8推理逻辑融合的部分，可以打开GUI进行加载模型并测试图片或视频流。 - ultralytics则为YOLOv8源代码，可用于训练各种模型，并输出结果。 搭建环境步骤如下： 1. 安装Anaconda和PyCharm。支持Windows、macOS及Linux系统。 2. 在Anaconda中新建名为YOLOv8-GUI的虚拟空间并激活：`conda create -n YOLOv8-GUI python==3.8` 激活后安装requirements.txt中的所有包，使用清华源安装更快。 打开GUI界面进行测试： 1. 环境搭建完成后，在PyCharm中导入YOLOv8-GUI虚拟环境。 2. 运行main_jiemian.py以启动界面。模型文件放在main_gui_code/models/目录下。 3. 选择待测图片或视频，点击开始检测按钮进行推理测试，并查看画框及得分值。 训练模型过程： 1. 进入ultralytics\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下的train.py修改相关配置信息：例如data = cfg.data or ./cross_line.yaml。 2. 根据自身环境调整显卡参数，然后运行train.py开始训练。生成的模型和评估指标保存在runs/detect/目录下。 无GUI推理测试： 1. 打开predict.py并更改model路径为新生成的模型地址。 2. 将待测文件放入ultralytics\ultralytics\assets文件夹中，运行程序后检测结果会出现在指定位置。
  • 基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统源码及部署指南，含训练模型与性能评估图表（优质毕业设计）
    优质
    本作品为优质毕业设计，提供基于YOLOv8和LPRNet的车牌识别系统完整代码、训练模型及详细部署指导，并包含性能评估图表。 基于YOLOv8+LPRNet的车牌识别系统源码、部署教程、训练好的模型以及各项评估指标曲线（高分毕设），该项目包含详细的代码注释，适合新手理解与使用。个人评分高达98分，导师高度认可，是毕业设计、期末大作业和课程设计的理想选择。 此项目具备完善的系统功能及美观的界面，并且操作简便、管理便捷，具有很高的实际应用价值。所有内容经过严格调试以确保顺利运行。
  • 基于YOLOv8的车辆及车牌检测系统源代码（含部署指南、预训练模型和性能评估图表）.zip
    优质
    本资源提供基于YOLOv8的全面车辆及车牌检测解决方案，包括详尽的源代码、部署指南、预训练模型及性能评估图表。 基于YOLOv8的车辆+车牌检测系统源码（部署教程、训练好的模型及各项评估指标曲线）.zip 平均准确率：0.96 类别：car、plate 【资源介绍】 1、ultralytics-main 该文件夹包含YOLOv8源代码，涵盖分类、目标检测、姿态估计和图像分割四个部分。我们使用的是detect部分，即目标检测相关代码。 2、搭建环境 在Windows系统、macOS系统及Linux系统中均可运行。 安装Anaconda 和 PyCharm 后，在 Anaconda 中新建一个名为 YOLOv8 的虚拟空间： ``` conda create -n YOLOv8 python==3.8 ``` 创建完成后，激活该环境： ``` source activate YOLOv8 # Linux或macOS系统使用此命令 activate YOLOv8 # Windows系统使用此命令 ``` 接着，在虚拟环境中安装requirements.txt文件中的所有依赖包。 若希望加速安装过程，请考虑更换到清华源等国内镜像。 3、训练模型 进入ultralytics-main/ultralytics/yolov8/detect目录，其中datasets为准备好的数据集。data目录下的bicycle.yaml是本人用于自行车检测的数据配置文件，您需要根据具体需求修改或创建新的yaml文件。 train.py中的第238行需改为`data = cfg.data or path/to/your/data.yaml`（例如：./data/carplate.yaml） 在同文件的第237行指定预训练模型。如果有可用显卡，可以在第239行设置设备号，如四张显卡配置为：`args = dict(model=model, data=data, device=0,1,2,3)` 完成上述步骤后运行train.py开始训练。 训练结束后，在runsdetect文件夹下会生成包含模型和评估指标的train*文件夹。 4、推理测试 在predict.py中，第87行需将`model = cfg.model or yolov8n.pt`中的yol8vn.pt替换为刚才训练完成后的模型路径（位于ultralytics-main/ultralytics/yolov8/detect/runsdetect目录下）。 待测图片或视频放置于assets文件夹中，运行predict.py进行测试。结果将保存在runsdetect/train文件夹内。
  • 车辆违章停放检测系统
    优质
    车辆违章停放检测系统是一种利用先进的图像识别和视频分析技术，自动识别并记录城市道路中违规停车行为的安全管理系统。 本段落基于Matlab的GUI格式获取了汽车的位置，并根据汽车中心位置判断是否存在违规区域。采用深度学习算法锁定汽车目标，进而求解得到其中心位置。具体程序请参见相关博客文章。
  • 停车与车道违规检测：利用对象检测器及跟踪器进行违规识别-源码
    优质
    本项目提供了一套用于检测停车和车道违规行为的源代码，采用先进的对象检测器和跟踪器技术精准识别车辆违规情况，有效提升交通管理效率。 停车和车道违规检测使用目标检测器和跟踪器来实现。以下是逐步设置YOLO（You Only Look Once）以及Tracker的步骤： 1. 克隆存储库到所需的文件夹中。 2. 下载变量文件。 3. 将下载得到的变量文件放入以下位置：克隆后的文件夹路径 > project_root/yolo/checkpoints/yolov4-416/variables/ 4. 下载YOLOv4模型，并将yolov4.weights文件放置于如下目录中：克隆后的文件夹路径 > project_root/yolo/data/ 5. 安装依赖项，确保正确安装以下所需库： - OpenCV Python（Contrib版本） - tens 请根据上述说明完成设置。
  • 基于YOLO5的Python车辆违章检测系统，附带预训练模型与源码及使用指南.zip
    优质
    本资源提供一个基于YOLOv5的Python车辆违章检测系统，包含预训练模型、完整源码及详尽使用说明。适用于交通监控和智能驾驶领域研究。 基于Python的YOLO5实战系统包含完整教程、使用说明及部署指南，并提供预训练模型和源代码下载。按照指引进行小幅度调整后，该系统适用于毕业设计或课程项目，并已获得导师的认可。 此项目将检测模型拆分为不同的模块组件，用户可以轻松地通过自定义这些组件来构建高效的检测模型。 该项目具备以下特点： 1. 丰富的模型库：PaddleDetection支持多种最新的主流算法基准和预训练模型，包括2D/3D目标检测、实例分割、人脸检测、关键点检测、多对象跟踪及半监督学习等领域。 2. 特色产业模型与工具：提供一系列针对特定行业应用场景优化过的特色模型（如PP-YOLOE+、PP-PicoDet等）和分析工具，以降低开发者的试错成本并加快业务场景的应用部署。
  • 基于PyQt5和YOLOv5的自定义区域入侵检测与事件统计系统（含Python代码及项目指南，适合毕业设计）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于PyQt5图形界面和YOLOv5目标检测技术的定制化入侵检测系统。内含详细Python代码和项目指导文档，特别适用于高校学生进行毕业设计研究或实践操作。 基于PyQt5和YOLOv5开发的自定义区域入侵检测事件信息统计系统包含Python源码及项目操作说明（适合毕业设计）。该系统新增了鼠标绘制多边形功能，具体如下： - 支持通过鼠标绘制或直接读取json格式的多边形坐标信息。 ### 一、项目简介 ...
  • 基于深度学习的行人与车辆识别检测系统（含预训练模型、数据集及操作指南）- Opencv+PyQt5 毕业设计资料包.zip
    优质
    本毕业设计资料包包含一个基于深度学习技术的行人和车辆识别检测系统，采用Opencv和PyQt5开发。内附预训练模型与详细的数据集、操作指南。 【项目说明】本系统基于深度学习技术开发，使用OpenCV与PyQt5框架实现行人及车辆的识别检测功能。目标类别包括：人、轿车、卡车、大巴车等。该项目包含训练数据集、经过充分训练后的模型以及图形用户界面（GUI）。此外，还提供了评估指标曲线图、损失函数(loss)变化曲线图和准确率(精确度)曲线图，以帮助分析系统性能。 【备注】此项目主要面向正在进行毕业设计的学生及希望在深度学习图像识别领域进行实战练习的学习者。同样适用于课程设计或期末大作业等任务需求。该项目包括完整的源代码、预训练模型以及详细的使用说明文档，可以直接作为毕设提交材料或者用于个人研究参考与借鉴。 对于具备一定基础的开发者而言，在现有项目基础上加以修改并尝试训练其他类型的模型也是可行的选择之一。