基于yolov5的机场异物检测系统
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案例介绍
基于pyqt5和OpenCV，使用Python编程语言，组合应用成熟的数字图像处理和深度学习目标检测算法，开发了一款基于yolov5的异物检测系统。系统包括视频采集、机场异物检测2个功能模块。视频采集：通过文件采集行车视频。机场异物检测：通过yolov5模型推理roi区域，检测特定类别的机场异物。
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基于pyqt5和OpenCV，使用Python编程语言，组合应用成熟的数字图像处理和深度学习目标检测算法，开发了一款基于yolov5的异物检测系统。系统包括视频采集、机场异物检测2个功能模块。视频采集：通过文件采集行车视频。机场异物检测：通过yolov5模型推理roi区域，检测特定类别的机场异物。
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