基于深度学习的行人与车辆识别检测系统（含预训练模型、数据集及操作指南）- Opencv+PyQt5 毕业设计资料包.zip

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简介：
本毕业设计资料包包含一个基于深度学习技术的行人和车辆识别检测系统，采用Opencv和PyQt5开发。内附预训练模型与详细的数据集、操作指南。【项目说明】本系统基于深度学习技术开发，使用OpenCV与PyQt5框架实现行人及车辆的识别检测功能。目标类别包括：人、轿车、卡车、大巴车等。该项目包含训练数据集、经过充分训练后的模型以及图形用户界面（GUI）。此外，还提供了评估指标曲线图、损失函数(loss)变化曲线图和准确率(精确度)曲线图，以帮助分析系统性能。【备注】此项目主要面向正在进行毕业设计的学生及希望在深度学习图像识别领域进行实战练习的学习者。同样适用于课程设计或期末大作业等任务需求。该项目包括完整的源代码、预训练模型以及详细的使用说明文档，可以直接作为毕设提交材料或者用于个人研究参考与借鉴。对于具备一定基础的开发者而言，在现有项目基础上加以修改并尝试训练其他类型的模型也是可行的选择之一。

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基于深度学习的行人与车辆识别检测系统（含预训练模型、数据集及操作指南）- Opencv+PyQt5 毕业设计资料包.zip

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本毕业设计资料包包含一个基于深度学习技术的行人和车辆识别检测系统，采用Opencv和PyQt5开发。内附预训练模型与详细的数据集、操作指南。【项目说明】本系统基于深度学习技术开发，使用OpenCV与PyQt5框架实现行人及车辆的识别检测功能。目标类别包括：人、轿车、卡车、大巴车等。该项目包含训练数据集、经过充分训练后的模型以及图形用户界面（GUI）。此外，还提供了评估指标曲线图、损失函数(loss)变化曲线图和准确率(精确度)曲线图，以帮助分析系统性能。【备注】此项目主要面向正在进行毕业设计的学生及希望在深度学习图像识别领域进行实战练习的学习者。同样适用于课程设计或期末大作业等任务需求。该项目包括完整的源代码、预训练模型以及详细的使用说明文档，可以直接作为毕设提交材料或者用于个人研究参考与借鉴。对于具备一定基础的开发者而言，在现有项目基础上加以修改并尝试训练其他类型的模型也是可行的选择之一。

基于深度学习的YOLOv5与PyQt5的道路车辆识别检测系统（含GUI、数据集、模型及操作指南、评估指标曲线）.zip

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本资源提供了一个集成深度学习模型YOLOv5和Python GUI框架PyQt5的道路车辆识别检测系统，包含详细的数据集、操作指南以及性能评估图表。基于深度学习YOLOv5与pyqt5实现的道路车辆识别检测系统（带GUI界面+3443张数据集及标签+训练好的模型+操作使用说明+评估指标曲线）：项目介绍： 1. 该模型由道路监控视角拍摄的共计3443张图片的数据集进行训练，包含超过12000个目标车辆实例。这些图像被细分为car、bus和truck三类。经过充分迭代（共进行了300次），mAP值达到接近0.9的成绩，并且准确率超过了96%。 2. 本项目结合了pyqt5开发的用户界面，能够识别并检测本地图片及视频中的车辆信息；同时支持调用电脑摄像头进行实时监测。 3. 用户可以根据自己的需求训练其他数据集以生成新的模型。此外，该项目还提供了二次开发的基础框架，适用于毕业设计、课程作业等场景。 4. 该系统可用于监控和记录包括但不限于闯红灯行为以及不礼让行人的违规操作等多种交通违法行为的识别任务中。 5. 按照提供的指导说明安装环境后即可顺利运行本项目。 6. 数据集中包含3443张车辆图片，附带VOC格式与YOLO标签文件，标注准确无误。该项目主要面向正在进行毕业设计的学生以及需要进行实际操作的深度学习、图像处理等领域学生或研究者。同样适用于课程作业和期末大作业等场景，并提供完整的项目源代码及详细的操作指南文档以供参考使用。

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。

基于深度学习的YOLOv5行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统源码.zip

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本资源提供基于深度学习的YOLOv5模型实现的先进行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统的完整源代码。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了出/入分别计数功能，默认方向为南/北向。若需调整不同位置或方向的检测，可在main.py文件第13行和21行修改两个polygon点的数据设置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车以及卡车。

基于YOLO5的Python车辆识别分析系统，包含预训练模型及源码与使用指南.zip

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本资源提供了一个基于YOLOv5的Python车辆识别分析系统的完整解决方案，内含预训练模型、源代码和详细的使用指南。适用于快速实现车辆检测项目。基于YOLO5的Python实战系统包含完整教程、使用说明及部署指南，并提供预训练模型与源码下载服务。用户可根据指导轻松完成部署工作。稍作调整后，此项目适合作为毕业设计或课程设计的一部分，已获得导师的认可。该项目将检测模型拆分为独立模块组件，通过自定义组合这些组件来高效构建新的检测系统。以下是主要特点： 1. 丰富的模型库：PaddleDetection支持大量主流算法基准及预训练模型，覆盖2D/3D目标检测、实例分割、人脸检测、关键点识别、多对象跟踪和半监督学习等多个领域。 2. 行业特色模型与工具：提供一系列产业级的特色模型及分析工具（如PP-YOLOE+、PP-PicoDet等），针对通用或特定高频应用场景，提供了深度优化解决方案以及高度集成的应用工具。这些功能有助于减少开发者在开发过程中的试错和选择成本，并能够快速地将业务场景落地应用。

基于PyTorch的深度学习模型训练在车型识别中的应用（毕业设计）

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本毕业设计项目采用PyTorch框架，构建并训练深度学习模型，旨在提升车辆类型识别的准确率和效率，为智能交通系统提供技术支持。训练模型主要包含五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失函数调整以及训练可视化。

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OpenCV的车牌号码识别系统毕业设计源码及训练数据集.zip

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本资源包含基于OpenCV的车牌号码识别系统的完整代码和训练用的数据集，适用于相关课程设计与研究。用于计算机毕业设计的基于OpenCV设计的车牌号码识别系统，文件内容包含实现源码、训练数据集等。

OpenCV车辆识别训练模型

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简介：OpenCV车辆识别训练模型是一款基于开源计算机视觉库OpenCV开发的先进工具，用于检测和分类图像及视频中的车辆。通过机器学习算法优化，能够实现高效、精准的车辆自动识别功能。适用于智能交通系统、自动驾驶等领域。 OpenCV车辆识别训练模型主要用于通过计算机视觉技术来检测和识别图像或视频中的车辆。该模型可以应用于交通监控、自动驾驶等领域，帮助实现对道路上行驶的汽车进行有效的监测与分析。开发这样的模型通常需要大量的标注数据以及深度学习算法的支持，以便准确地捕捉不同类型的车辆特征，并在各种环境下保持较高的识别精度。