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YOLOv5在Web端进行图片和视频检测。

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简介：
YOLOv5的Web端部署能够实现图片和视频的检测功能，并采用前后端独立部署的架构设计。前端界面采用Vue.js技术构建，而后端则利用Python与Flask框架进行开发。相关技术文章的详细信息可参考：

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  • 基于Yolov5的Web端图片与视频检测部署
    优质
    本项目采用YOLOv5模型，实现了在网页端对上传图片和视频进行实时目标检测的功能，为用户提供便捷高效的图像及视频分析服务。 Yolov5在web端的部署用于图片和视频检测，采用前后端独立部署的方式，前端使用Vue框架，后端则使用Python搭配Flask进行开发。相关技术细节可以在博客中找到详细讲解。此处不包含任何联系方式或链接信息。
     
  • 基于Yolov5和PyQt的可视化目标检测系统支持摄像头、视频及图片检测
    优质
    本项目开发了一个结合YOLOv5与PyQt框架的目标检测平台，能够对实时摄像头画面、视频文件以及静态图像进行高效准确的目标识别，并以直观界面展示结果。 1. 基于YOLOv5和PyQt5的可视化界面 2. 支持摄像头、视频和图片等多种检测模式 3. 提供可重复编辑使用的界面模板
     
  • 基于Yolov5和Flask框架的车辆及行人视频检测
    优质
    本项目采用YOLOv5算法与Flask框架开发，旨在实现高效的车辆及行人实时视频检测系统。通过结合先进的目标识别技术与便捷的Web服务部署，为智能交通监控提供强大的技术支持。 基于Yolov5与Flask框架的车辆与行人视频检测系统集成了Yolov5模型，能够对视频中的车辆进行识别，并支持进一步扩展开发。
     
  • 基于Yolov5的图像和视频目标检测小程序
    优质
    本小程序采用YOLOv5算法实现高效精准的目标检测功能，支持图像及视频输入，为用户提供便捷、快速识别物体的服务。 【项目资源】：包含前端、后端、移动开发、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据及课程资源等多种技术项目的源码。涵盖C++、Java、Python、web、C#与EDA等语言的项目代码。 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的初学者或进阶学习者，可作为毕业设计项目、课程设计任务和工程实训使用。 【附加价值】：这些项目具有较高的学习借鉴价值，并且可以直接修改复刻。对于有一定基础或者热衷于研究的人来说，在此基础上进行扩展开发以实现其他功能是可行的。 【沟通交流】：在使用过程中遇到任何问题，欢迎随时与博主联系，博主会及时解答疑问。鼓励下载和使用这些资源，并欢迎大家互相学习、共同进步。
     
  • 基于Flask后端和VUE前端的YOLOv5目标检测算法Web部署（Yolov5）.zip
    优质
    本项目为一个集成Flask与Vue技术栈的目标检测应用，采用YOLOv5模型实现实时图像识别功能，并以.zip格式封装便于下载与安装。 基于Flask后端和VUE前端在WEB端部署YOLOv5目标检测算法。
     
  • 基于Flask和VUE的Yolov5目标检测应用：在Web端实现YOLOv5与Flask后端及VUE前端集成
    优质
    本项目构建了一个结合了YOLOv5模型、Flask框架以及Vue.js前端技术的目标检测系统，实现了高性能图像识别功能，并通过Web界面直观展示。 1. 效果：视频展示最终效果。源代码已上传至 GitHub。 2. YOLOv5模型训练：若需使用自己的数据集进行训练，请参考相关文档或教程。此处演示采用官方提供的 yolov5m.pt 模型。 3. YOLOv5模型预测： ```python import torch import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, letterbox from utils.torch_utils import select_device import cv2 class Detector(object): def __init__(self): ``` 这段文本已按照要求进行了重写，去除了链接和其他联系方式。
     
  • 行人视频检测-行人检测
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    行人视频检测技术专注于从动态视频中识别和跟踪行人。这项技术结合了计算机视觉与机器学习算法，以提高在复杂背景下的行人定位精度及实时性，在智能监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 这段文字可以改写为：该代码实现了行人检测功能，在无人驾驶领域具有很好的应用前景，并且使用方便、实用性强。
     
  • 行人视频检测
    优质
    行人视频检测是一种计算机视觉技术，通过分析视频数据来识别和跟踪画面中的行人。该技术广泛应用于智能交通系统、安全监控及自动驾驶领域，旨在提高公共安全与效率。 针对视频中的行人检测算法，包括图像预处理、运动目标识别与跟踪等方面的内容进行了讨论。
     
  • 使用 QT 在 YOLOV5 中部署可视化图片和视频推理界面
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    本项目介绍如何利用QT框架为YOLOV5模型开发一个用户友好的图形界面，支持实时展示图像与视频的推理结果。 基于YOLOV5的猫与老鼠图像数据集的目标检测实战项目包括代码、数据集以及训练好的权重参数，经测试可以直接使用。 该项目经过100个epoch的迭代，在runs目录下保存了所有训练结果，并在runsdetect目录中保留了网络推理训练集的所有结果。其推理效果良好：map 0.5为0.9，而map0.5:0.95则为0.6。 运行qt_inference脚本将打开一个可视化界面，支持图片和视频的检测功能。该界面上会生成两个窗口，一个是原始图像或视频展示区，另一个则是经过推理处理后的图像或视频显示区域。 关于如何创建自己的目标检测UI界面可以参考相关文献资料进行学习研究。
     
  • 行人与安全帽检测的数据集（含视频和图片）.rar
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    本数据集包含行人与佩戴的安全帽识别的图像及视频资料，适用于训练和测试相关视觉模型，提升工地等场景下的安全监控效能。 该资源包含一段视频及接近200张从视频里截取的图片，主要用于检测安全帽的测试。视频内容包括行人戴着不同颜色的安全帽（白色、黄色以及红色）、不戴安全帽或更换帽子的过程，并记录他们走过固定摄像头前的画面。