行人车辆目标跟踪统计系统
案例介绍
训练平台： AI studio+Google Colab 技术实现： YOLOv4，DeepSort,Counting
主要负责：训练集选用 Pascal VOC 数据集，2007 版本提取行人车辆作为行人车辆检测的数据集；
AI studio 平台训练行人车辆的目标检测权重文件，使用 k-Means 算法调整 anchor 的大小，使目标检测更为准确
Google colab 平台通过引入 deepsort 算法和counting 算法的代码将训练好的权重文件转换成用于目标跟踪的
yolo.h5 文件将相关文件移植到 Jetson Nano 嵌入式平台上，可用于统计客流量和在自动驾驶领域有很大的实用意义
行人车辆目标跟踪统计系统
案例介绍
项目描述
训练平台： AI studio+Google Colab 技术实现： YOLOv4，DeepSort,Counting
主要负责：训练集选用 Pascal VOC 数据集，2007 版本提取行人车辆作为行人车辆检测的数据集；
AI studio 平台训练行人车辆的目标检测权重文件，使用 k-Means 算法调整 anchor 的大小，使目标检测更为准确
Google colab 平台通过引入 deepsort 算法和counting 算法的代码将训练好的权重文件转换成用于目标跟踪的
yolo.h5 文件将相关文件移植到 Jetson Nano 嵌入式平台上，可用于统计客流量和在自动驾驶领域有很大的实用意义
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