使用yolov5完成的实时骑行目标检测

基本信息

案例ID:203245

技术顾问:Ægir - 1年经验 - 深圳易赛通信技术有限公司

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项目名称:使用yolov5完成的实时骑行目标检测

所属行业:人工智能 - 其他

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案例介绍

关键词:目标检测,图像处理,神经网络,深度学习,人工智能,Yolo,python,pytorch,ultralytics
介绍:该产品可以部署在移动端、网络摄像头或自己的python脚本,实现对路面骑行目标的检测。并且能够对小目标完成分类,包括识别是否穿戴头盔、区分交通工具类型、是否载人等。图示为该模型部署在手机上的示意图
个人贡献:数据集准备、代码实现、深度学习训练、可视化、模型部署、模型测试

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