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基于Yolov5和Flask框架的车辆及行人视频检测

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简介：
本项目采用YOLOv5算法与Flask框架开发，旨在实现高效的车辆及行人实时视频检测系统。通过结合先进的目标识别技术与便捷的Web服务部署，为智能交通监控提供强大的技术支持。 基于Yolov5与Flask框架的车辆与行人视频检测系统集成了Yolov5模型，能够对视频中的车辆进行识别，并支持进一步扩展开发。

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  • 基于Yolov5和Flask框架的车辆及行人视频检测
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    本项目采用YOLOv5算法与Flask框架开发，旨在实现高效的车辆及行人实时视频检测系统。通过结合先进的目标识别技术与便捷的Web服务部署，为智能交通监控提供强大的技术支持。 基于Yolov5与Flask框架的车辆与行人视频检测系统集成了Yolov5模型，能够对视频中的车辆进行识别，并支持进一步扩展开发。
     
  • 基于Yolov5的车辆与行人检测
    优质
    本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的车辆和行人检测系统，旨在提升交通监控及智能驾驶环境下的目标识别精度与速度。 基于Yolov5的车辆行人检测技术能够高效地识别图像或视频中的车辆和行人。这种方法结合了先进的目标检测算法与深度学习模型，适用于智能交通系统、自动驾驶汽车及安全监控等多个领域。通过优化网络结构和训练策略，该方案在准确率和速度上都有显著提升，为实际应用提供了强有力的支撑。
     
  • 122142245215.rar_车辆视频检测_车辆统计_视频车辆检测
    优质
    本资源为“122142245215.rar”，内含基于计算机视觉技术的车辆视频检测与统计工具，适用于实时监控及交通数据分析。 程序既能准确检测视频中的车辆，也能统计车辆的数量。
     
  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数
    优质
    Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting项目结合了YOLOv5目标检测算法及DeepSort跟踪技术，实现高效、准确的行人与车辆检测和计数，适用于智能监控等领域。 YOLOv5 和 DeepSort 的行人及车辆跟踪、检测与计数功能已实现进出方向的分别计数，默认为南北向检测。如需更改位置或方向，请在 main.py 文件第13行和21行修改两个polygon点的位置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车及卡车，可在 detector.py 文件第60行进行调整。 运行环境要求 Python 3.6+ 和 pip 20+ 版本以及 pytorch。安装依赖库使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装所需模块。 下载代码可通过以下步骤完成： 1. 使用命令 `$ git clone https://github.com/dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting.git` （注意：由于仓库包含weights及mp4等文件，如果git克隆速度较慢，可以考虑直接从GitHub下载zip格式的压缩包） 2. 进入目录后使用命令 `cd unbox_yolov5_dee`。
     
  • 车辆检测视频
    优质
    车辆检测视频提供了全面的汽车检查教程和技巧，内容涵盖从基本外观检查到复杂机械系统的诊断。适合车主、技师及爱好者学习使用。 基于MATLAB的车辆视频检测涵盖了多种技术方法。其中包括了用于识别车辆的检测算法、处理图像中的车辆目标的技术手段以及利用帧间差分法进行车辆定位的方法。此外还提供了完整的代码实现。
     
  • 基于DPM的车辆与行人检测
    优质
    本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。 基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。
     
  • 基于视频的车辆流量检测.pdf
    优质
    本文探讨了一种利用视频技术进行车辆流量监测的方法，旨在提供实时、准确的数据支持交通管理与规划。 ### 基于视频的车流量检测 #### 引言 随着社会经济快速发展及人民生活水平不断提高，汽车保有量急剧增长，这对交通安全管理和效率提出了更高要求。为解决日益复杂的交通问题，智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）成为研究热点之一。在智能交通系统中，车辆检测系统扮演着基础且关键的角色，它提供重要的实时数据来源。 #### 基于视频的车辆检测技术 基于视频的车辆检测技术是智能交通系统的组成部分，利用图像处理技术获取交通流量信息。这种方法具有多种优势：可提供高质量图像；安装成本较低且对环境破坏小；易于联网实现整个交通网络监控；随着计算机技术和图像处理技术进步，系统实时性、安全性和可靠性大幅提升。 #### 现有车辆检测方法及其局限性 目前常用的基于视频的车辆检测方法包括灰度比较法、背景差法、帧差法和边缘检测法等。 - **灰度比较法**：通过统计车辆与路面的灰度值来识别车辆。然而，这种方法对环境光线变化非常敏感。 - **背景差法**：通过计算当前帧与背景图像之间的差异来检测车辆。其准确性高度依赖于背景图像的质量，并需实时更新背景图像。 - **帧差法**：通过比较相邻两帧的差异来检测车辆。虽然对光线变化较为鲁棒，但在摄像头抖动或车速较慢时可能会出现误检或漏检情况。 - **边缘检测法**：通过识别车辆边缘信息进行检测，在不同光照条件下表现良好。然而，在车辆边缘不明显或存在道路隔离带的情况下容易导致误检。 这些方法通常采用固定窗口的方式来检测车辆，这可能导致在换道或相邻车道车辆部分遮挡时出现误检问题。 #### 新的车辆检测算法 为解决现有技术存在的问题，本段落提出了一种新的基于视频的车流量检测算法。该算法的主要特点包括： - **截取检测带**：为了提高处理速度并确保实时性，仅对图像的一部分——即“检测带”进行处理。选择合适的检测带位置对于保证车辆间距和有效识别至关重要。 - **图像预处理**：原始图像可能存在噪声，因此需要对其进行预处理以减少误差。特定的滤波方法被用来优化后续边缘提取步骤的效果。 - **自适应性与计算量**：新算法具有较强的自适应能力，并通过调整检测带的高度和宽度来降低整体计算复杂度，同时确保足够的车辆信息量。 - **提高检测精度**：采取预估校正及相关性修正等措施进一步提高了检测准确性。例如，利用不同时间点的位置信息可以更准确地判断是否有车辆经过。 #### 结论 本段落介绍了一种新的基于视频的车流量检测算法，该算法不仅克服了传统方法的局限性，还提升了检测精度和实时性能。通过截取检测带、图像预处理等步骤实现了有效识别，并为智能交通系统的建设提供了技术支持。未来的研究方向可能集中在进一步提升算法鲁棒性和准确性上，以便更好地应用于复杂环境中的车流量监控系统中。
     
  • 基于Yolov5的车辆检测（含Car、Truck和Ambulance）.zip
    优质
    本项目提供了一个基于YOLOv5框架的车辆检测模型，专门用于识别汽车、卡车及救护车，适用于智能交通系统等应用场景。 使用Yolov5进行车辆检测，包括识别汽车、卡车和救护车。
     
  • video-02.mp4 - 人工智能车辆与行人检测测试视频
    优质
    这段视频展示了最新的智能车辆技术在识别和响应行人的能力。通过详实的实验场景，观众可以了解到当前AI技术在保障道路安全方面所取得的进步。 这段文字描述的是一个名为“video-02.mp4”的视频文件，内容涉及人工智能车辆检测及行人检测的测试。