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基于Yolov5和PyQt5的乘客异常行为检测系统项目

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简介：
本项目开发了一个结合Yolov5与PyQt5技术的乘客异常行为检测系统，旨在实时监控并识别公共场所中的不安全或异常行为，提升公共安全水平。 基于Yolov5与PyQt5实现的乘客异常行为检测项目可以识别包括打架斗殴、吸烟、携带管制刀具、枪支以及摔倒在内的多种异常行为。

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  • 基于Yolov5和PyQt5的乘客异常行为检测系统项目
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    本项目开发了一个结合Yolov5与PyQt5技术的乘客异常行为检测系统，旨在实时监控并识别公共场所中的不安全或异常行为，提升公共安全水平。 基于Yolov5与PyQt5实现的乘客异常行为检测项目可以识别包括打架斗殴、吸烟、携带管制刀具、枪支以及摔倒在内的多种异常行为。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的火灾检测系统项目
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    本项目开发了一种结合YOLOv5与PyQt5技术的火灾检测系统，旨在提供高效、实时的火情监控解决方案。 基于yolov5与PyQt5的火灾检测项目。该项目结合了先进的目标检测算法YOLOv5以及跨平台图形用户界面库PyQt5，旨在实现高效、准确的火灾实时监测系统。通过利用YOLOv5强大的图像识别能力及PyQt5便捷的人机交互设计，本项目能够迅速响应并及时通知相关管理人员进行处理，从而有效预防和减少因火灾带来的损失与危害。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的水果目标检测系统
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    本项目开发了一个结合Yolov5与PyQt5技术的水果目标检测系统，旨在实现高效、准确地识别图像中的各类水果。通过深度学习模型优化及用户界面设计提升用户体验。 基于YOLOv5与PyQt5实现的水果目标检测系统。
     
  • 基于OpenCV的Python异常行为检测系统
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    本项目构建了一个利用Python与OpenCV库开发的异常行为检测系统，旨在通过计算机视觉技术识别视频流中的不寻常活动。该系统适用于安全监控、智能交通等领域，提高了公共及私人空间的安全性与智能化水平。 在基于Python和OpenCV的异常行为检测系统中，当监控到人体跌倒时，最直观的特征是人体轮廓发生变化并且重心下降。根据常用的几何特征方法，如果仅比较运动目标的长和高，则会因为目标远离或靠近摄像头而导致这些值变化，但它们的比例不会改变。参考相关研究的方法，通过监测运动人体质心的变化率以及外接矩形框长宽比的变化来进行跌倒行为检测。 具体判断标准如下： 1）计算运动人体外接矩形的长高比 P = Height / Width 。当人体发生跌倒时，目标的外接矩形会发生显著变化，特别是其长高比会有所改变。
     
  • 基于MATLAB的异常行为检测体系
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    本研究提出了一种利用MATLAB开发的异常行为检测系统，结合机器学习算法自动识别并分析视频中的不寻常活动模式，提升安全监控效率。 该课题是基于MATLAB的异常行为检测系统，能够框定运动目标并识别一些特定的行为，例如行走、站立和摔倒等，并提供预警功能。此外，它还具备GUI可视化界面，并需要进行进一步拓展。
     
  • 基于树莓派和UDP、YOLOV5及PyQt5的运动目标检测系统
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    本项目设计了一种基于树莓派与UDP协议，结合YOLOv5算法和PyQt5界面开发的高效运动目标检测系统。 本系统是一个基于互联网进行数据传输的运动目标检测系统，使用电脑作为终端设备处理数据。该系统由三个节点组成：两个独立的摄像头节点用于拍摄激光笔的运动轨迹，并通过接入手机WiFi构建的局域网，利用UDP协议将图像数据传送到终端电脑。这两个摄像头节点能够独立显示实时视频，在终端处则可以识别并追踪激光笔和色块的位置。在测试过程中，当网络状况良好时，系统播放无卡顿现象，且能准确地实时框选出激光笔和色块。此外，该系统还设计了用户友好的GUI界面，并具备识别实验室背景的功能，完全满足题目要求。
     
  • 基于Yolov5和PyQt5的火灾检测系统升级版-v2
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    本项目是基于Yolov5目标检测算法与PyQt5图形界面开发的一款火灾检测系统的升级版本，旨在提高火情识别准确率及用户体验。 yolov5与PyQt5的火灾检测项目_v2是一个结合了YOLOv5目标检测算法和PyQt5图形界面库的应用程序开发项目，旨在实现高效的火灾实时监测功能。该项目通过利用先进的深度学习技术来提高火情识别的速度和准确性，并提供用户友好的操作界面以方便监控人员使用。
     
  • AbnormalBehaviorDetection-master_RNN_keras_基于监控视频的行为异常检测
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    本项目采用RNN模型和Keras框架，致力于通过分析监控视频来识别行为异常，提升公共安全与隐私保护技术的应用水平。 基于光流特征的监控视频异常行为检测方法利用了CNN与RNN，并在UCSD数据库上进行了实现。此项目使用Keras框架及Python 3.6编程语言完成。
     
  • 基于Yolov5、ONNX和PyQt5的目标检测应用打包部署.zip
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    本项目为基于YOLOv5算法的目标检测应用，采用ONNX模型格式，并利用PyQt5进行界面开发，封装成易于使用的应用程序。 在本项目中，基于Yolov5 + onnx + PyQt5 的目标检测打包部署提供了集成的解决方案，用于将目标检测模型 Yolov5 转换为 ONNX 格式，并利用 PyQt5 进行 GUI 界面开发，实现一个可执行的应用程序。下面详细介绍其中涉及的关键技术点。 1. **Yolov5**： YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，其最新版本是 Yolov5。该算法以其高效和精准的特性而闻名，尤其适合于实时场景下的目标检测任务。相较于前几代，Yolov5 在训练速度、精度及泛化能力方面都进行了优化，并采用 PyTorch 框架编写，便于模型的训练与调整。 2. **ONNX（Open Neural Network Exchange）**： ONNX 是一种开放的标准格式，允许开发者在不同的深度学习框架之间迁移和共享神经网络模型。将 Yolov5 转换为 ONNX 格式后，该模型可以运行于支持此标准的平台如 Caffe2、TensorFlow 和 MXNet 等上，从而提高跨平台兼容性并提升推理效率。 3. **PyQt5**： PyQt5 是一个用于创建图形用户界面（GUI）应用程序的强大 Python 库。在本项目中，它被用来构建友好的用户界面，使用户能够通过上传图片或视频来使用转换为 ONNX 格式的 Yolov5 模型进行目标检测操作。借助 PyQt5 提供的丰富组件和布局管理功能，开发者可以轻松定制 UI 并实现交互性。 4. **打包部署**： 将整个系统打包成一个可执行文件意味着所有依赖项都被包含其中，用户无需安装额外库或环境即可运行该程序。这通常通过使用如 PyInstaller 或 cx_Freeze 等工具来完成，这些工具能够把 Python 应用及其依赖整合为独立的单一可执行文件，便于分发和应用。 5. **流程概述**： - 利用 Yolov5 训练得到模型权重，并通过 ONNX 工具将其转换成 ONNX 格式。 - 开发一个基于 PyQt5 的 GUI 应用程序来接收用户上传的图像或视频，加载并使用已转换为 ONNX 的 Yolov5 模型执行目标检测任务，并展示结果。 - 使用打包工具（如 PyInstaller）将上述 GUI 程序及其所有依赖打包成单一可执行文件，方便在不同环境中运行。 6. **应用价值**： 这种打包部署方案对于实际应用场景非常有价值，因为它使得目标检测技术可以便捷地应用于监控系统、自动驾驶及零售业的人流分析等领域。用户只需简单运行此打包好的程序即可享受先进的目标检测功能，而无需深入了解背后的复杂算法和技术细节。 通过以上介绍可以看出，本项目结合了深度学习模型转换、GUI 设计和应用打包等多个技术领域，为基于 Yolov5 的目标检测提供了完整的解决方案。
     
  • 利用Matlab进行异常行为检测
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    本研究基于Matlab平台，采用机器学习算法识别并分析视频数据中的异常行为模式，提升安全监控系统的智能化水平。 该课题研究基于Matlab的异常行为检测技术。例如，在我国农村地区，许多空巢老人的孩子常年在外打工。当前的监控系统是被动式的，只能查看或回放录像而无法对其中的信息进行判断和预警。本课题旨在利用Matlab分析监控画面中的人体行为，并对其进行监测与判别。一旦发现异常行为（如快速奔跑、缓慢行走或跌倒等），能够及时发出警报，以预防潜在事故的发生。这属于一种主动式监控设计，具备人机交互界面，需要有一定编程基础的人员进行学习和操作。