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Android车辆检测APP演示（支持实时运行）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • Xamarin多实例运行App示例演示
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    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。
     
  • 车辆检测演示效果及XML文件
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    本演示视频展示了车辆检测技术的效果，并附带详细的XML标注文件，适合开发者和研究人员参考学习。 该文件包括效果展示视频和训练生成的XML文件。由于此方法需要负样本与场景相关，建议自行采集视频以获取并处理样本；直接使用其他场景下的XML文件可能不会取得理想的效果。 本实验存在一些问题： 1. 远处检测框会较早消失，这可能是抽帧截取正样本时，远处车辆的样本选取较少所致。新实验中应确保每个位置上的正样本都得到充分考虑。 2. 偶尔会出现检测框突然消失的现象，这种情况难以避免。建议使用卡尔曼滤波对这些缺失的检测框进行预测和校正。 关于样本集会在接下来半个月内发布。近期事务较多，预计开学后会有更多时间处理相关事宜。 本演示视频仅针对单一方向的车辆样本进行了训练，并且涵盖了晴天、多云及雨天等场景下的样本共同训练，其中包含4300余份正样本数据。如果想尝试双向车道的训练，则建议使用至少1万条左右数量级的正样本和2-5倍于其量级的负样本进行实验。 关于XML文件的具体训练方法可参考相关文献，并且可以考虑采用其他特征（如LBP特征）来进行模型训练，据说这样能显著减少训练时间而不会明显影响精度。有兴趣的朋友不妨尝试一下并多交流经验心得。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 利用MATLAB进行运动车辆检测.docx
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    本文档介绍了如何使用MATLAB工具进行运动车辆的检测技术，包括相关算法的设计与实现，并提供了实例分析。 在基于MATLAB的运动车辆检测系统开发过程中，我们主要关注以下几个核心功能点： 1. 视频读取与预处理： 借助强大的图像处理库，MATLAB能够方便地实现视频文件的读取及预处理工作，包括解码、帧率分析以及亮度、对比度和噪声调整。这些步骤有助于提高后续特征提取和目标检测的准确性。 2. 运动车辆检测： 运动物体识别是该系统的关键环节之一。常用的方法有帧差法、光流法或背景减除法等。在MATLAB中，可以通过计算连续两帧之间的差异来确定移动的目标；也可以使用光流算法估计像素级别的运动信息；或者通过建立静态背景模型，并将当前帧与之比较以识别出变化部分作为目标。 3. 车辆检测与分类： 找到潜在的运动物体后，下一步是判断其是否为车辆。这可以通过分析形状特征（如长宽比、面积）、颜色特征和纹理信息来实现。MATLAB中的图像处理工具箱提供了多种用于提取这些特性的函数，例如边缘检测算法（Canny、Hough变换）以及轮廓识别等技术，并结合机器学习方法（支持向量机SVM或Adaboost分类器）进行车辆的准确辨识。 4. 车道划分与计数： 系统需要能够区分车辆是行驶在左侧还是右侧车道上。为此，可以应用霍夫变换来检测直线，并利用图像透视变换将鸟瞰视角下的车道线映射到实际场景中。通过分析车辆相对于车道的位置信息，则可判断其行驶方向。 5. 车速和平均速度计算： 为了确定车速，需要在多个连续帧之间测量目标中心点的位移变化量，并结合帧间隔时间进行估算。而所有检测到的速度值经过加权求平均后可以得到整个时间段内的平均车速。 6. 用户界面设计： MATLAB提供了图形用户界面（GUI）工具箱，便于创建交互式应用程序。在这个项目中，GUI被用来展示视频画面、实时更新车辆信息如流量统计和速度监测结果，并用方框标出检测到的每一辆汽车。此外，用户还可以通过该界面控制视频播放以及调整参数设置。 7. 数据记录与存储： 系统需要能够保存并分析所获取的数据，包括但不限于总车数、交通量大小及平均行驶速度等信息。这可能涉及到数据库的设计和开发工作，并且为了便于展示趋势图表还需要使用MATLAB的绘图功能或其他可视化工具进行数据呈现。 通过上述步骤的有效组合应用，我们可以构建出一套完整的基于MATLAB平台上的运动车辆监控系统，它不仅能够实现对交通状况的实时监测与预警，还能为相关的研究领域提供宝贵的数据支持。此类系统的应用场景十分广泛，在高速公路管理、缓解城市拥堵及智能交通解决方案等方面都有着重要的作用和价值。
     
  • 基于YOLOV5的红外车辆识别与检测源码、模型及数据集，支持实时检测
    优质
    本项目提供基于YOLOV5框架的红外车辆识别和检测解决方案，包括源代码、预训练模型和数据集，适用于实时监控系统。 基于YOLOV5的红外车辆识别与检测源码、模型及数据集现已推出，支持实时检测功能。
     
  • Android代码-TensorFlow安卓演示：车道线、车辆、人脸、动作和骨架检测
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    本项目为TensorFlow在Android平台上的应用示例，涵盖车道线识别、车辆检测、人脸识别及动作与骨架分析等功能。 本Demo旨在方便那些想将TensorFlow官网上的demo集成到自己项目但又找不到头绪的人使用。正如前人栽树后人乘凉一样，我们在此特别感谢Denis Tome、Chris Russell 和 Lourdes Agapito提出的Convolutional 3D Pose Estimation from a Single Image论文。 同时欢迎下载体验本项目，在使用过程中如果遇到问题，请随时反馈给我们。对于需要自动打标的需求，请参考相关资源进行操作。 另外，我们非常感谢zyxcambridge和manoshape的贡献和支持。