Advertisement

基于Android的红绿灯检测应用(支持实时运行)

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


简介:
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Android绿
    优质
    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车辆APP演示(
    优质
    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。
  • Android人体APP演示程序().zip
    优质
    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。
  • YOLOv3绿与识别
    优质
    本研究采用YOLOv3算法进行红绿灯的实时检测和精准识别,旨在提高智能驾驶系统的环境感知能力。 在实习期间为公司开发了红绿灯检测系统,基于YOLOv3的预训练权重,无需重新训练模型,只需调用yolov3.weights文件即可实现视频或图片中红绿灯的识别与检测。
  • Python利OpenCV进绿信号
    优质
    本项目运用Python结合OpenCV库实现对视频流中红绿灯信号的实时检测与识别,旨在开发智能交通监控系统的基础技术。 Python红绿灯检测使用OpenCV识别技术来检测信号灯的效果简介:本段落介绍了如何利用Python编程语言结合OpenCV库进行红绿灯的自动识别与监测。通过这种方法可以有效地解析图像或视频流中的交通信号状态,为智能驾驶、行人导航系统等应用场景提供关键信息支持。 文中详细描述了从数据采集到特征提取再到模型训练和测试的具体步骤,并分享了一些提高检测准确率的技术细节及优化建议。此外还讨论了几种常见的挑战与解决方案,如复杂光照条件下的识别精度下降问题以及如何处理背景噪声干扰等问题。 总的来说,该文章为有兴趣研究计算机视觉技术在交通安全领域应用的读者提供了一个很好的入门指南和实践案例分析。
  • YOLOv3绿与识别验报告
    优质
    本实验报告详细探讨了利用改进版YOLOv3算法进行红绿灯检测与识别的研究成果,分析其在智能驾驶系统中的应用潜力及优化方向。 使用DarkNet53作为主干网络实现YOLOv3的道路红绿灯识别实验报告主要包括以下内容:实验调研、实验目的、实验内容以及实验效果展示,并对在实验过程中遇到的问题及解决方案进行详细阐述。
  • MATLAB系统(交通信号违规监,汽车违规,GUI界面,定位绿启动汽车并预警)
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的闯红灯检测系统,通过GUI界面实时监控车辆行为。该系统能够精准识别红绿灯状态,在红灯亮起时自动检测过往车辆,并在发现违规行为时发出警告,有效提高道路安全水平。 在MATLAB平台上开发了一个闯红灯检测系统。该系统能够识别交通信号灯的状态,并对违章行为进行预警。通过GUI界面,可以定位到红绿灯的位置,在遇到红灯的情况下开始监测汽车的行驶情况。当发现有车辆违规时,会即时发出警告信息。整个流程详细且易于操作。
  • Android表情识别Demo().zip
    优质
    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