Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型实现AI视频识别,支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7,这包括了预处理和后处理步骤。在Java中实现目标检测和目标识别,可以集成实时流传输协议(RTSP)和实时多媒体传输协议(RTMP)等功能,使得整个系统更加强大和灵活。首先,Java应用可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现视频中的目标检测和识别。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7是流行的目标检测模型,它们在不同场景下表现出色,Java可以通过调用这些模型来实现视频中目标的识别和跟踪。其次,Java应用可以集成实时流传输协议(RTSP)和实时多媒体传输协议(RTMP)功能,这使得Java应用可以直接处理实时视频流数据,实现对实时视频的目标检测和识别。这样一来,Java应用可以直接从实时视频流中提取图像数据,送入YOLO ONNX模型进行处理,实现对视频中目标的识别和跟踪。在整个流程中,Java应用可以进行预处理和后处理步骤,例如对图像进行缩放、裁剪、灰度化等预处理操作,以及对YOLO模型输出进行解析、筛选、可视化等后处理操作,从而提高目标检测和识别
2024-09-03 21:24:41 173MB java python 人工智能
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YOLOV7-人脸口罩检测数据集
2024-06-21 17:49:36 982.94MB 数据集
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2024-05-07 12:36:57 50.49MB pyqt 目标检测 深度学习 python
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YOLOV7-OBB:You Only Look Once OBB旋转目标检测模型在pytorch当中的实现
2024-04-10 15:46:18 5.77MB pytorch pytorch 目标检测
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2024-04-10 15:07:59 38.99MB 网络 网络 目标检测 深度学习
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2024-03-25 10:34:22 69.85MB 网络 网络 目标检测 深度学习
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2024-02-12 19:08:15 16.79MB 数据集 课程资源
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最新yolov7的使用 1、资源内容:基于yolov7训练自己数据集(完整源码+说明文档+数据).rar 2、代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验,欢迎交流学习。
2024-02-12 15:00:25 9.03MB 数据集
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YOLOv5|YOLOv7|YOLOv8改各种IoU损失函数:YOLOv8涨点Trick,改进添加SIoU损失函数、EIoU损失函数、GIoU损失函数、α-IoU损失函数-CSDN博客.mhtml
2024-01-15 16:19:33 3.33MB
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2023-11-23 16:50:44 51.83MB pyqt 目标检测 深度学习
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