交通目标检测

可对画面进行平台传输，实时查看监控的智慧交通开源了

AI服务老曹·2025-02-18 06:14

【最全基础知识1】机器视觉系统硬件组成之工业相机篇

工业相机在机器视觉领域得到了广泛应用，包括质量控制、工业检测、医疗诊断、安全监控以及交通管理等诸多领域。

51camera·2025-02-18 05:00

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super版本和上述环境版本不一样的需要重新编译TensorRtExtern.dll，TensorRtExtern源码地址：TensorRT-CSharp-API/src/T

FL1623863129·2025-02-17 23:55

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一

金外飞176·2025-02-17 20:19

AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破

全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解

·2025-02-17 20:28

基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码）

YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文

人工智能_SYBH·2025-02-17 13:47

PLC经典案例之交通灯，教你如何写程序

在往期中我们已经讲解了足够的基础知识，今天我们来做一个实例吧，就以老生常谈的交通灯为例，个人认为还是很有价值的.。那么接下来我们先展示一下他的控制要求如下：信号灯受启动开关控制。

技术花境·2025-02-17 10:54

三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）

一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64

Jayson God·2025-02-16 23:24

学习计划：第三阶段（第七周）

多层次类结构设计与实现（二）多态应用场景构建二、问题与解决（一）问题（二）解决方法三、学习成果四、后续学习展望第三阶段：继承与多态第7周：综合运用继承与多态周一：设计复杂类结构：设计一个包含多个层次继承关系的类结构，以“交通工具

狐凄·2025-02-16 19:28

DeepSeek推荐未来好就业的十大专业

就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域，AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病；金融行业里，智能风控模型有效防范风险。未来，算法工程师负责开发和优化各种

东锋1.3·2025-02-16 15:59

服务器，交换机和路由器的一些笔记

交换机：主要作用是连接多个设备，让它们之间可以互相通信，就像一个智能交通指挥员，能根据设备的地址，把数据准确地送

m0_63052064·2025-02-16 11:01

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

Python实战：解析labelme标注数据——如何将数据转换为COCO格式

在计算机视觉中，标注数据是非常重要的，而Labelme是一个简单易用的自由标注工具，被广泛应用于图像语义分割、目标检测、实例分割等领域，然而标注数据并不总是以我们需要的格式存在，因此需要进行适当的转换，

程序员杨弋·2025-02-16 11:24

汽车ADAS

交通标志识别（TSR）：识别并显

九阶码圣·2025-02-16 04:29

国标GB28181网页直播平台EasyGBS国标GB28181软件与GB28181应用场景分析

一、EasyGBS场景智慧交通在交通视频监控领域，通过搭建全套的国标系统，可满足GB/T28181的要求，实现和公安网的对接。

科技小E·2025-02-15 17:13

智慧交通道路路面状态干燥潮湿分割数据集labelme格式1115张7类别

数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1115标注数量(json文件个数)：1115标注类别数：7标注类别名称:["plate","wet","humid","slush","snow","face","dry"]每个类别标注的框数：platecount=205wetcount=667humidcount=634sl

FL1623863129·2025-02-15 14:49

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。

matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

【深度学习】计算机视觉（CV）-目标检测-SSD（Single Shot MultiBox Detector）—— 单次检测多框检测器

SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是一种用于目标检测（ObjectDetection）的深度学习模型，由WeiLiu等人在2016年提出。

IT古董·2025-02-15 09:09

【深度学习】YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection，目标检测

介绍一个酷炫的目标检测方式：论文：https://arxiv.org/abs/2401.17270代码：https://github.com/AILab-CVC/YOLO-World文章目录摘要Introduction

XD742971636·2025-02-15 09:07

目标检测代码示例（基于Python和OpenCV）

引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。

matlab_python22·2025-02-15 05:08

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

在这一领域，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型以其高效且准确的目标检测能力，成为了当下最为流行的深度学习模型之一。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

基于YOLOv5深度学习的木材表面缺陷检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

基于深度学习的目标检测技术，尤其是YOLOv5，凭借其优越的实时性和准确性，成为木材表面缺陷检测的有效工具。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:27

焦损函数（Focal Loss）与RetinaNet目标检测模型详解

焦损函数（FocalLoss）与RetinaNet目标检测模型详解阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-14近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容

·2025-02-14 22:31

【深入探讨 ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构】

深入探讨ResNet：解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。

机器学习司猫白·2025-02-14 16:26

通天星CMSV6车载监控平台CompanyList信息泄露漏洞

通天星科技应用于公交车车载、校车车载、大巴车车载、物流车载、油品运输车载、警车车载等公共交通视频监控，还应用在家居看护、商铺远程监控、私家车的行驶分享仪上等。

乐队1·2025-02-14 13:32

MySQL索引优化，性能飙升的秘密!

索引设计的底层逻辑如同城市交通规划。想象早高峰时的十字路口，无序的车流必然引发堵塞。B+树结构通过分层导航，让数据查询像ETC通道般快速通行

智航云科技·2025-02-14 12:54

正成为现代城市发展的必然趋势的智慧交通开源了

智慧交通视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。

AI服务老曹·2025-02-14 10:37

模型实战（19）之从头搭建yolov9环境+tensorrt部署+CUDA前处理 -＞实现目标检测

从头搭建yolov9环境+tensorrt部署实现目标检测yolov9虚拟环境搭建实现训练、推理与导出导出onnx并转为tensorrt模型Python\C++-trt实现推理，CUDA实现图像前处理文中将给出详细实现源码

明月醉窗台·2025-02-14 09:59

计算机视觉四大任务模型汇总

计算机视觉中有四大核心任务：1-分类任务、2-目标检测任务、3-目标分割任务和4-关键点检测任务文章1：一文读懂计算机视觉4大任务文章2：图像的目标分割任务：语义分割和实例分割不同任务之间相关但不完全相同

Zero_one_ws·2025-02-14 05:59

计算机视觉（Computer Vision，CV）四大基本任务--分类、检测、定位、分割

文章目录前言一、计算机视觉任务一：目标分类常用数据集常见网络结构二、计算机视觉任务二：目标定位三、计算机视觉任务三：目标检测常用数据集常见网络结构四、计算机视觉任务四：目标分割常用数据集常见网络结构前言计算机视觉

明月光舞·2025-02-14 05:29

rk3588部署yolov8视频目标检测教程

目录1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）1.2导出rknn环境（电脑端执行）2.训练部分（电脑端执行）2.1训练脚本（电脑端执行）3.onnx转rknn（电脑端执行）1.环境配置1.1训练和导出onnx环境（电脑端执行）#使用conda创建一个python环境condacreate-ntorchpython=3.9#激活环境condaactivatetorch#安装yolov8p

今夕是何年，·2025-02-14 05:58

计算机视觉核心任务

2.目标检测（ObjectDetection）识别图像中目标的位置（边界框）及类别。应用场景：自动驾

飞瀑·2025-02-14 04:53

编译原理第五章——自下而上分析——LR(1)超详细分析！

本文中内容整理西安交通大学软件学院吴晓军老师的ppt中，仅供学习使用，请勿转载或他用参考教材：《程序设计语言编译原理》（第3版）陈火旺等国防工业出版社编译原理第五章——自下而上分析目录一、复习：语法分析的两种方式二

爱吃芝麻汤圆·2025-02-14 04:22

YOLO各版本原理和优缺点解析

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种实时目标检测算法，以其高速度和较高精度著称。

Ash Butterfield·2025-02-14 00:08

【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析：行内、内部与外部样式的区别与优先级分析

本次会议将探讨前沿技术，包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等，以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网：www.acvra.org目录前言一、

禁默·2025-02-13 20:11

自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析

城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能

智能计算研究中心·2025-02-13 12:50

图像分类与目标检测算法

在计算机视觉领域，图像分类与目标检测是两项至关重要的技术。它们通过对图像进行深入解析和理解，为各种应用场景提供了强大的支持。本文将详细介绍这两项技术的算法原理、技术进展以及当前的落地应用。

BugNest·2025-02-13 10:26

学习系列二：常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等

常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等文章目录常用目标检测的格式转换脚本文件txt,json等前言一、json格式转yolo的txt格式二、yolov8的关键点labelme打的标签json格式转可训练的

小啊磊_Vv·2025-02-12 21:23

【目标检测】YOLO格式数据集txt标注转换为COCO格式JSON

ericdiii·2025-02-12 21:21

目标检测:yolo格式txt转换成COCO格式json

修改对应文件路径即可,其他根据txt或者希望生成的json做轻微调整#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonfromPILimportImagecoco_format_save_path="/home/admin1/data/LVIS"#要生成的标准coco格式标签所在文件夹yolo_format_classes_path="/home/admin1/data/L

詹姆斯德·2025-02-12 21:49

基于深度学习YOLOv5的海洋动物检测系统

1.引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在图像处理领域的应用逐渐展现出强大的能力，尤其是在目标检测任务上。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 19:33

DeepSeek计算机视觉（Computer Vision）基础与实践

计算机视觉技术广泛应用于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等场景。DeepSeek提供了强大的工具和API，帮助我们高效地构建和训练计算机视觉模型。

Evaporator Core·2025-02-12 18:27

基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车站行李监控系统：深度学习应用与实现

随着交通安全要求的不断提高，尤其是在车站等人流密集的场所，及时检测和识别行李不仅有助于防止行李遗失或误取，还能有效地减少潜在的安全威胁。

深度学习&目标检测实战项目·2025-02-12 15:06

使用rembg库提取图像前景（移除图像背景），并构建web应用

如在目标检测中，被框出来的目标则被定义为前景。此外，前景识别也可以理解外显著性识别，具体可以查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/441836726。

万里鹏程转瞬至·2025-02-12 15:04

YOLOv8改进策略【Neck】| NeurIPS 2023 融合GOLD-YOLO颈部结构，强化小目标检测能力

一、本文介绍本文主要利用GOLD-YOLO中的颈部结构优化YOLOv8的网络模型。GOLD-YOLO颈部结构中的GD机制借鉴了全局信息融合的理念，通过独特的模块设计，在不显著增加延迟的情况下，高效融合不同层级的特征信息。将其应用于YOLOv8的改进过程中，能够使模型更有效地整合多尺度特征，减少信息损失，强化对不同大小目标物体的特征表达，从而提升模型在复杂场景下对目标物体的检测精度与定位准确性。专栏

Limiiiing·2025-02-12 09:31

F-PointNet 论文阅读理解

总述本文提出一种方法：使用成熟的2D的目标检测方法中cnn提供的regionproposal和3D的目标检测定位（也就是pointnet处理点云），将二者结合利用RGB-D映射和一个叫做锥体（Frustum

咸鱼和白菜·2025-02-12 06:07

数据结构-图（二）

从计算机网络到项目管理，从交通规划到电路设计，图的相关算法和概念都发挥着关键作用。本文将详细探讨图的几个

大明湖的狗凯.·2025-02-11 23:13

AI赋能灯塔低代码平台，AI应用落地“加速器”

AI技术已渗透到各个领域，从智能语音助手到精准医疗影像诊断，从金融风险预测到智能交通管理，其潜力无可限量。然而，将AI技术转化为实际应用却面临重重困难。

·2025-02-11 21:13

探索计算机视觉的基石：PASCAL VOC 数据集

探索计算机视觉的基石：PASCALVOC数据集1目标检测PASCALVOC数据集简介项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/dc7bf项目介绍

卢姬铃Edric·2025-02-11 21:26

迁移学习 Transfer Learning

在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足

有人给我介绍对象吗·2025-02-11 20:23

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