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Android人体检测APP演示程序（支持实时运行）.zip

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简介：
这是一个专为Android设备设计的人体检测应用程序演示版。该应用能够实时识别画面中的人体轮廓，并兼容即时运行模式，适用于开发者和爱好者测试与学习。下载此ZIP文件后，可直接在安卓手机或平板上安装体验。 这是Android实现的人体检测APP Demo（可实时运行）。更多相关内容可以查看以下几篇文章：行人检测（人体检测）1：介绍人体检测数据集；行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5进行人体检测，包括数据集和训练代码的说明；行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现的人体检测功能及其源码展示；行人检测（人体检测）4：通过C++实现实时人体检测的相关内容及源码。

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  • Android人体检测APP演示程序（支持实时运行）.zip
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    这是一个专为Android设备设计的人体检测应用程序演示版。该应用能够实时识别画面中的人体轮廓，并兼容即时运行模式，适用于开发者和爱好者测试与学习。下载此ZIP文件后，可直接在安卓手机或平板上安装体验。 这是Android实现的人体检测APP Demo（可实时运行）。更多相关内容可以查看以下几篇文章：行人检测（人体检测）1：介绍人体检测数据集；行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5进行人体检测，包括数据集和训练代码的说明；行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现的人体检测功能及其源码展示；行人检测（人体检测）4：通过C++实现实时人体检测的相关内容及源码。
     
  • Android车辆检测APP演示（支持实时运行）
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    这是一款专为Android系统设计的车辆检测应用程序演示版，具备实时检测功能，帮助用户快速了解和评估车辆状态。 这是Android实现的车辆检测APP Demo：该应用可实时运行；Android车辆检测模型的高精度版本YOLOv5s平均精度平均值mAP_0.5为0.57192，而轻量化版本yolov5s05_416的平均精度平均值mAP_0.5约为0.47022。在普通Android手机上可以实现实时检测识别效果，CPU（4线程）处理时间约30ms左右，GPU则大约为20ms。
     
  • 基于Android的红绿灯检测应用（支持实时运行）
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    本应用是一款基于Android系统的智能交通辅助工具，能够实时检测前方红绿灯状态，为驾驶者提供便捷安全的行车导航服务。 为了在Android设备上实现红绿灯检测应用程序并确保其实时运行性能良好，我基于原始YOLOv5模型开发了一个更轻量级的版本——yolov5s05_320。相较于原始的高精度版YOLOv5s（mAP_0.5=0.93919），这个轻量化版本在检测效果上也有不错的表现，其平均精度平均值为 mAP_0.5≈0.71944。 该应用程序能够在普通Android手机上实现实时的红绿灯识别功能。具体来说，在CPU（四线程）上的处理时间约为30毫秒左右，而使用GPU时则可以缩短至约25毫秒。这样的性能水平基本满足了业务需求中的计算效率要求。
     
  • Android表情识别Demo（支持实时检测）.zip
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    这是一款基于Android平台的表情识别演示程序，能够实现实时面部表情检测与分析。用户可以下载并体验其在各种应用场景中的强大功能和便捷性。 在普通Android手机上，我们的APP能够实现实时的检测识别效果。CPU（4线程）处理时间约为30毫秒左右，而GPU则大约需要25毫秒。 此外，《面部表情识别》系列文章中有更多相关内容： 1. 表情识别数据集介绍及下载链接 2. 使用Pytorch实现的表情识别及其训练代码 3. Android平台上的表情识别实现（包含源码和实时检测功能） 4. C++环境下表情识别的实现方案，同样具备实时检测能力
     
  • Android人体识别与关键点检测APP示例代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Android平台的人体识别和关键点检测应用示例代码包，内含详细注释及运行实例。适合开发者研究学习人体姿态估计技术。 Android人体检测和人体关键点检测APP支持CPU多线程和GPU加速，能够实时进行检测。这是Demo APP的介绍，请参考《2D Pose人体关键点实时检测(Python/Android/C++ Demo)》中的相关内容。
     
  • 一个采用YOLOv5的ROS实时物体检测演示程序
    优质
    本项目为基于ROS平台开发的一个实时物体检测系统，采用了先进的YOLOv5算法进行高效的目标识别与追踪。 在探讨一个基于YOLOv5的ROS实时对象检测demo之前，首先需要了解YOLOv5和ROS这两个核心概念。 YOLOv5是一系列实时物体检测算法的最新版本，在计算机视觉领域中以其速度快、准确度高的特点而闻名。YOLO代表“你只看一次”（You Only Look Once），意指它可以在单个神经网络内直接将图像像素转化为边界框和类别概率预测，无需额外处理步骤。相较于前几代，YOLOv5在速度与准确性上进一步提升，在实时视觉任务中表现出更高的效率。 另一方面，ROS（Robot Operating System）是一个灵活的框架用于编写机器人软件，并提供工具及库以帮助开发者创建复杂行为模式。它强调模块化和复用性设计原则，并支持多种编程语言，拥有庞大社区与丰富资源库支撑。利用ROS进行实时物体检测是推动机器人自动化的重要技术之一。 结合YOLOv5和ROS，一个实时对象检测demo具备了强大的能力，在如自主导航、环境监测及安全监控等实际场景中有着广泛的应用前景。通过将YOLOv5集成进ROS项目内，可以实现复杂环境中快速识别与分类物体的功能，为机器人提供即时感知支持。 具体而言，开发者需编写或修改ROS节点以整合YOLOv5模型。这包括加载训练好的权重文件、预处理输入图像、执行推理过程及解析输出结果等步骤，并将检测到的信息传递给其它ROS节点或控制器使用。通过这种方式，机器人能够实时理解其环境并作出相应反应。 在优化性能方面，由于YOLOv5具备轻量级模型设计的特点，能够在边缘设备上运行良好，这对机器人来说尤为重要。同时为了确保检测的实时性与准确性，可能需要对YOLOv5进行定制化改进如通过剪枝、量化及知识蒸馏等方法来减少模型大小并加快运算速度。 此外，还需要开发相应的可视化工具和调试接口以方便观察检测效果，并评估系统性能进而做出相应调整。基于YOLOv5的ROS实时对象检测demo整合了先进机器学习技术和机器人操作系统，是推动现代机器人技术向更高级智能化发展的关键技术之一。通过对这两者的深入研究与应用，研究人员及工程师可以开发出更为智能、高效且可靠的机器人系统。
     
  • 基于Python的超轻量OpenPose源码，支持实时人体姿态检测，下载后即可运行
    优质
    这款基于Python开发的超轻量化OpenPose库实现了高效的人体姿态实时检测功能。用户可轻松下载并立即投入使用，适用于快速原型设计和深度学习项目。 该工具能够实时检测视频或网络摄像头中的人体姿态，并且每秒可处理25帧图像。无需额外下载其他软件，内置预训练模型及示例视频素材，安装后即可直接运行。
     
  • 行人检测（人体检测）III：Android平台下的实时人体检测实现（附源码）.txt
    优质
    本文档介绍了在Android平台上实现实时人体检测的方法和技术，并提供了相关的源代码供读者参考和学习。 更多关于《行人检测（人体检测）》系列的文章请参考以下内容： 1. 行人检测（人体检测）1：介绍了人体检测数据集。 2. 行人检测（人体检测）2：使用YOLOv5实现人体检测，并提供了相关训练代码。 3. 行人检测（人体检测）3：在Android平台上实现了实时的人体检测功能，包含源码。 4. 行人检测（人体检测）4：通过C++语言实现了实时的人体检测功能，并附带了源码。
     
  • Xamarin多实例运行App示例演示
    优质
    本视频详细展示了如何使用Xamarin技术在同一设备上同时运行多个独立实例的应用程序，并通过代码实现个性化设置。 这些应用程序的实例都是我已经成功运行的例子，在我的博客里介绍了每个应用的演示版本及其所需的功能参考。详细内容可以在我的文章《如何在Android Studio中创建一个简单的登录界面》中找到，其中对各个demo进行了详细介绍。
     
  • 使APP持续运行于后台并支持有声音乐播放的演示
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    本教程展示如何让应用程序在后台保持活跃状态，并详细说明了实现连续音频播放的技术细节和步骤。 如何让一个应用程序持续运行在后台并播放有声音乐的演示示例。