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＜项目代码＞基于 YOLOv8 的无人机航拍红外人车检测系统

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简介：
本项目开发了一套基于YOLOv8算法的无人机红外影像分析系统，专门用于识别和追踪复杂环境下的行人与车辆，显著提升安防监控效率。 YOLOv8 无人机航拍红外人车识别项目代码 请参考项目详细介绍链接中的内容，并查阅数据集的详细介绍以获取更多信息。 关于数据集的具体细节，请参阅相关文档。 数据集可以从指定位置下载。 按照文件中提供的requirements.txt配置环境后即可使用该项目。

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  • ＜项目代码＞基于 YOLOv8 的无人机航拍红外人车检测系统
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    本项目开发了一套基于YOLOv8算法的无人机红外影像分析系统，专门用于识别和追踪复杂环境下的行人与车辆，显著提升安防监控效率。 YOLOv8 无人机航拍红外人车识别项目代码 请参考项目详细介绍链接中的内容，并查阅数据集的详细介绍以获取更多信息。 关于数据集的具体细节，请参阅相关文档。 数据集可以从指定位置下载。 按照文件中提供的requirements.txt配置环境后即可使用该项目。
     
  • 基于改良YOLOv8的航拍无人机小目标检测模型.pdf
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    本文提出了一种改进版的YOLOv8算法，专门针对航拍无人机在复杂环境中进行小目标检测的任务需求，提升了模型在低分辨率图像中的识别精度和实时性。 为解决当前无人机视角下小目标检测性能低、漏检及误检的问题，本段落提出了一种基于YOLOv8改进的BDS-YOLO（BiFPN-Dual-Small target detection-YOLO）模型。该模型采用RepViTBlock和EMA注意力机制来优化骨干网络中深层的C2f模块，从而增强对小目标特征的提取能力并减少参数量。通过使用BiFPN重构颈部网络，不同层级的特征能够相互融合。在此基础上，构建了双重小目标检测层，结合浅层与最浅层特征以进一步提升模型的小目标检测性能。
     
  • 基于STM32的人体红外检测系统
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    本项目设计并实现了一个基于STM32微控制器的人体红外检测系统，能够精准感应人体移动，适用于家庭安全监控、智能照明等领域。 基于STM32芯片的人体红外感应系统，在检测到人体经过并捕捉到红外线信号后，会通过输出端产生高电平信号。这一信号被用于控制夜灯的开启，并且能够设定灯光亮起的时间长度。
     
  • 基于YOLOV8的车牌检测系统-YOLOv8
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    简介：本项目基于YOLOv8框架开发了一套高效的车牌自动检测系统，具有识别速度快、准确率高的特点，适用于多种复杂环境下的车辆管理与监控需求。 YOLOV8 YOLOV8 YOLOV8 YOLOV8 YOLOV8 YOLOV8
     
  • 基于YOLOv3的红外目标检测系统
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    本研究开发了一种基于YOLOv3架构的红外目标检测系统，旨在提升夜间或低光照环境下的目标识别精度与速度，适用于安防监控、自动驾驶等场景。 为了满足未来战场感知体系对自动化与智能化的需求，设计了一种基于深度学习的红外目标检测系统。随着深度卷积神经网络在图像识别领域的广泛应用，将该技术应用于军事目标检测具有重要的现实意义。 该系统的运作流程如下：首先通过红外成像机芯采集红外图像；然后使用图像采集卡实时传输这些数据；最后，在主机端利用深度卷积神经网络进行目标的自动检测。具体而言，采用YOLOv3算法作为基础框架，并以某款金属车辆模型为对象，收集该型车辆的红外图像数据并构建相应的训练集。通过这一过程，可以训练出能够有效识别军事目标的内核。 实验结果显示，在保证每秒至少处理30帧的速度下，系统的平均识别精度超过70%。这不仅证明了系统具有良好的实时性和准确性，还显示出其在面对各种环境变化时具备较强的鲁棒性。因此，该设计验证了红外目标检测系统的实际可行性和潜在军事应用价值。
     
  • 基于PyTorch的MTCNN人脸检测项目代码
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    本项目采用PyTorch框架实现MTCNN算法，致力于高效准确的人脸检测。代码开源，便于研究与应用开发。 MTCNN是一种高效的人脸检测算法，在人脸识别系统中有广泛应用。此项目基于PyTorch实现MTCNN，并为开发者提供了进行人脸检测任务的支持。 1. **MTCNN架构**： MTCNN由三个连续的卷积神经网络（CNN）组成，分别是P-Net、R-Net和O-Net。这三个网络依次工作，形成级联结构，用于初筛、细化以及关键点定位的人脸检测过程。 2. **P-Net**： P-Net首先对输入图像进行特征提取，并生成初步的人脸候选框及粗略的关键点坐标信息。这是一个轻量化的网络设计，旨在快速减少非人脸区域的处理负担，从而提高计算效率。 3. **R-Net**： R-Net进一步筛选P-Net的结果，以更精确的方式细化候选框并定位关键点。相比P-Net而言，这个网络更深，并且能够提供更高的检测精度。 4. **O-Net**： O-Net不仅继续优化人脸框的准确性，还预测面部特征的位置信息（如眼睛、鼻子和嘴巴）。这为后续的人脸识别或表情分析等任务提供了基础。 5. **PyTorch框架**： PyTorch是此项目的基础技术栈。它是一个动态图深度学习库，支持灵活模型构建及调试功能。在本项目中，`net.py`可能定义了MTCNN网络结构的实现细节；而`train.py`则负责训练过程。 6. **数据预处理与加载**： `gen_data.py` 可能包含了生成和预处理逻辑的数据部分，包括对Celeba等大规模人脸属性标注数据集进行操作。这些功能对于实验及模型开发至关重要。 7. **检测与测试**： `detect.py` 和 `test.py` 实现了基于训练好模型的人脸检测功能，并能够输出新的图像中的人脸框和关键点位置信息。 8. **实用工具**： 文件 `utils.py` 包含了一系列辅助函数，例如：用于处理数据的转换、保存与加载模型等功能。 9. **项目流程**： 开发者需要先通过使用`gen_data.py`来处理数据；然后利用`train.py`来进行模型训练；最后借助于 `detect.py` 或者 `test.py` 对新图像进行预测。如果为了适应其他的数据集而需调整模型，则可能需要修改文件中的相关部分。 总体而言，该项目提供了一个端到端的实现方案，对于学习和实际应用MTCNN算法具有很高的参考价值。
     
  • 三七出品——自制国内无人机航拍车辆检测数据集
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    本项目由三七团队自主开发，专注于利用无人机进行道路巡检与汽车识别，是国内首个基于无人机拍摄的车辆检测数据集。 三七出品——自制国内无人机航拍视角下车辆检测数据集。
     
  • 三七出品——自制国内无人机航拍车辆检测数据集
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    本项目由三七出品发起，专注于构建首个国产无人机航拍汽车检测数据集。旨在推动智能交通系统的研发与应用，助力自动驾驶技术进步。 三七出品——自制国内无人机航拍视角下车辆检测数据集。