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基于Yolov5与OpenCV的车辆和行人检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z

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简介：
本项目提供了一个集成化的车辆和行人检测解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV实现高效目标识别。包含图形用户界面、预训练模型、专用数据集以及详尽的性能评估报告和可视化图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆及行人检测项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集、评估指标曲线以及操作使用说明。该项目适用于正在撰写毕业设计的学生，或需要进行深度学习图像识别实战的学习者。它同样适合课程设计和期末大作业的需求。 项目内容包括： - 检测类别：人、轿车、卡车及大巴车 - 带有图形用户界面（GUI）的源代码 - 已训练完成的模型文件 - 数据集与评估指标曲线，如损失值（loss）、精确度和召回率等 该项目可以直接用于毕业设计或课程项目，并且也可以作为学习参考。如果具备一定的基础，可以在现有代码上进行修改以训练其他类型的模型。

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  • 基于Yolov5与OpenCV的车辆和行人检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个集成化的车辆和行人检测解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV实现高效目标识别。包含图形用户界面、预训练模型、专用数据集以及详尽的性能评估报告和可视化图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆及行人检测项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集、评估指标曲线以及操作使用说明。该项目适用于正在撰写毕业设计的学生，或需要进行深度学习图像识别实战的学习者。它同样适合课程设计和期末大作业的需求。 项目内容包括： - 检测类别：人、轿车、卡车及大巴车 - 带有图形用户界面（GUI）的源代码 - 已训练完成的模型文件 - 数据集与评估指标曲线，如损失值（loss）、精确度和召回率等 该项目可以直接用于毕业设计或课程项目，并且也可以作为学习参考。如果具备一定的基础，可以在现有代码上进行修改以训练其他类型的模型。
     
  • 基于Yolov5与PyQt5的雾天车辆检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5和PyQt5的雾天车辆检测系统，包含用户图形界面、预训练模型以及用于性能评估的数据集和图表。 基于Yolov5与PyQt5实现的雾天环境下车辆检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。适合用作期末大作业、毕业设计或课程设计项目的参考，特别适用于正在从事相关研究的同学以及需要进行深度学习图像识别和模式识别方向实战练习的学习者。该项目包括完整的项目源码、已训练的模型文件、详细的数据集及性能评估图表，并附有操作指南文档，可以直接用于毕设提交或其他学术用途。此外，具备一定基础的研究人员还可以在此基础上修改代码以适应不同需求或开发其他类型的检测模型。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的车辆检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估曲线）.7z
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    本项目提供了一个集成Yolov5和OpenCV技术的车辆检测与计数解决方案，包含图形用户界面、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于YOLOv5与OpenCV实现的车辆检测计数项目包含源码（带GUI界面）、训练好的模型、数据集及评估指标曲线，如loss曲线、精确度曲线和召回率等。该项目适用于正在做毕业设计的学生以及需要进行深度学习图像识别实战的学习者，并可作为课程设计或期末大作业使用。内容包括：车辆检测的类别目标有轿车、卡车和大巴车；项目源码具备GUI界面便于操作，训练好的模型可以直接应用于实际场景中，同时提供了详细的项目说明文档以帮助用户快速上手。 此资源不仅适合于学习与参考，而且对于基础较好的使用者来说，在现有代码基础上进行修改后可以用于训练其他类型的模型。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的细胞检测与计数系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及性能评估图表）.zip
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    本项目提供了一个综合性的细胞检测与计数解决方案，采用YOLOv5算法结合OpenCV库开发，并附带图形用户界面(GUI)、预训练模型和详细的数据集。此外，还包括了系统的性能评估图表，便于用户直观了解系统效果。 基于深度学习的Python+OpenCV实现细胞检测计数源码包括GUI界面、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线等内容。该项目专注于识别和计数白细胞、红细胞和血小板。 此项目主要针对正在进行毕业设计的学生及需要进行实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者，同时也适用于课程设计或期末大作业的参考使用。包含完整源代码、训练好的模型以及详细的使用说明文档等资源，可以作为独立完成毕设的基础材料。此外，该项目也可供其他研究目的下的修改和扩展使用。 对于有一定基础的研究人员来说，在此基础上进行适当的调整与优化后能够用于创建新的模型或进一步探索相关领域的问题。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的危险驾驶行为检测系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估图表）.7z
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与PyQt5图形用户界面框架的危险驾驶行为自动检测系统。其中，包含预训练模型、相关数据集以及性能评估图表，便于进行准确和高效的驾驶行为分析。 基于Yolov5与PyQt5实现的危险驾驶行为检测项目源码（包含GUI界面）+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明。该项目主要针对打哈欠、闭眼、抽烟、打电话以及疲劳驾驶等危险驾驶行为进行检测，采用YOLOv5算法，并提供完整的图形用户界面设计。 此资源适合正在撰写毕业论文的同学和需要实战项目的深度学习图像识别与模式识别方向的学习者使用。同时也可以作为课程设计或期末大作业的参考项目。该项目包括完整源码、训练好的模型以及详细的使用说明文档，可以直接用于毕设或者进行进一步的研究开发。对于有一定基础的学习者来说，在此基础上稍作修改即可训练其他相关模型。 上述描述涵盖了项目的全部内容和适用范围，帮助用户更好地理解并利用该资源开展研究或学习活动。
     
  • 基于YOLOv5的行人跌倒检测系统（含预训练模型、PyQt界面及数据集）
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    本项目开发了一套基于YOLOv5的行人跌倒检测系统，包含预训练模型和用户友好的PyQt界面，并附有专门的数据集。适用于实时监控与安全防护领域。 这段内容介绍了一种基于yolov5的行人摔倒检测系统，包括两种预训练模型（yolov5s 和 yolov5m），以及相关的PR曲线、loss曲线等数据。该系统在包含1000多张图片的数据集上进行了训练，并且目标类别仅为“fall”，即摔倒。 除了模型权重外，还提供了PyQt界面用于检测静态图像、视频文件和实时摄像头输入。此外，还包括了标签格式为txt和xml的行人摔倒数据集，分别存储在不同的文件夹内。 该系统采用PyTorch框架编写，并且完全使用Python语言实现。
     
  • YOLOv5车辆行人检测模型训练+PyQt界面展示+5000张图像数据集
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    本项目基于YOLOv5深度学习框架开发，利用5000张图像数据集进行车辆与行人的检测模型训练，并结合Python的PyQt库构建用户界面，实现结果可视化。 本项目基于YOLOv5进行车辆与行人检测，提供两种训练好的模型权重：yolov5s和yolov5m，涵盖PR曲线、loss曲线等内容，并在包含一万多张交通场景数据集上进行了训练，平均精度（map）达到90%以上。目标类别包括person和car共两个类别，并附带了超过五千张行人车辆检测的数据集，标签格式为txt和xml两种文件类型。 项目采用PyQt界面设计，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时检测等功能，具备相应的选择项以方便用户操作。 数据集及具体训练结果可参考相关文章。整个系统基于pytorch框架开发，并使用Python语言编写代码实现。
     
  • 基于Yolov5和OpenCV的智慧牧场羊群识别系统（含GUI界面、预训练模型、数据集及评估曲线）.zip
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    本项目提供了一个集成GUI界面的智慧牧场羊群识别系统，采用YOLOv5算法与OpenCV库实现高效准确的羊只检测。包含预训练模型和详细的数据集，以及系统的性能评估图表，便于用户快速部署和优化。 智慧牧场基于YOLOv5+OpenCV的羊群识别检测项目提供了一个完整的解决方案，包括源代码、训练好的模型、数据集以及评估指标曲线，并附有详细的操作使用说明书。该项目旨在帮助正在撰写毕业设计的学生及需要进行深度学习和图像识别实战练习的学习者。 具体包含内容如下： - 山羊与绵羊的识别检测源码 - 带图形用户界面（GUI） - 训练好的模型文件 - 数据集资源 - 项目操作使用说明文档 该项目采用PyTorch框架开发，适合于深度学习和计算机视觉方向的学习者。无论是作为课程设计、期末大作业还是毕业设计的直接使用都非常合适。同时，它也为想要进一步研究其他相关问题提供了良好的基础。 对于有一定技术背景的同学来说，在此代码基础上进行适当的修改与训练，可以用来创建新的模型或改进现有系统以适应不同的应用场景需求。
     
  • 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
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    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。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
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    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。