技术框架:Python、Pytorch、Opencv、YOLOv5、resnet、DeepSort、MTCNN+LPRNet、MySQL、QT 项目功能: 人行道检测、目标检测、车型检测、车牌检测与识别、目标追踪、红绿灯识别、车速检测、闯红灯识别、未按导向行驶、超速检测、拥堵识别、压线处理可视化与违规信息保存 项目概述:本项目采取多模块设计,将任务分解为 检测、识别、跟踪、数据分析+可视化,各个子模块之间相互独立,首先使用opencv对视频流进行逐帧分割,使用canny检测出人行道,YOLOv5进行目标检测,使用DeepSort进行目标追踪,对person这一类判断闯红灯识别,对
爬虫爬取训练数据,通过不同模型迭代和修改模型结构等方法,来提高模型分类效果,从不同维度去思考模型训练的badcase,从而提升模型准确率,使用轻量化模型和大数据打到更好的响应速度
技术框架:Python、Pytorch、Opencv、YOLOv5、resnet、DeepSort、MTCNN+LPRNet、MySQL、QT 项目功能: 人行道检测、目标检测、车型检测、车牌检测与识别、目标追踪、红绿灯识别、车速检测、闯红灯识别、未按导向行驶、超速检测、拥堵识别、压线处理可视化与违规信息保存 项目概述:本项目采取多模块设计,将任务分解为 检测、识别、跟踪、数据分析+可视化,各个子模块之间相互独立,首先使用opencv对视频流进行逐帧分割,使用canny检测出人行道,YOLOv5进行目标检测,使用DeepSort进行目标追踪,对person这一类判断闯红灯识别,对...
爬虫爬取训练数据,通过不同模型迭代和修改模型结构等方法,来提高模型分类效果,从不同维度去思考模型训练的badcase,从而提升模型准确率,使用轻量化模型和大数据打到更好的响应速度...
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