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先打开摄像头，再点打开检测，CPU配置比较卡，GPU要快很多，如果要识别其他物体，需替换自己的训练数据集yolov3.weights 还有CFG文件 仅大家交流，我也是好久才搞会视频和摄像头检测！由于包括训练数据集，文件有点大约800M

随着交通愈加发达,道路愈加拥堵,如何实时准确地获取车辆基本信息以便交通部门及时管理特定路段和路口的车辆显得日益重要.对交通视频中车辆的检测和识别,不仅需要实时检测,还要保证其准确性.针对实际情况中车辆之间的遮挡、光照的变化、阴影、道路旁树枝的晃动、背景中固定对象的移动等因素严重影响检测与识别的精度的问题,提出基于Faster-RCNN(Faster-Regions with CNN features)的车辆实时检测改进算法.首先采用k-means算法对KITTI数据集的目标框进行聚类,得到合适的长宽比,并增加一组尺度(64~2)以适应差异较大的车辆尺寸;然后改进区域提案网络,降低计算量,优化网络结构;最后在训练阶段采用多尺度策略,降低漏检率,提高精确率.实验结果表明:改进后的车辆检测算法的mAP(mean Average Precision)达到了82.20%,检测速率为每张照片耗时0.03875 s,基本能够满足车辆实时检测的需求.

长输油气管道泄漏监测与准实时检测技术一直是各科研院所及石化企业的研究重点。通过分析该技术领域中当前广泛使用或者应用前景广阔的几类方法,总结该技术领域的国内外研究现状和发展趋势,为油气管道泄漏监测技术的进一步发展提供一些建议。

根据现代铁路自动检测技术对实时检测和适应性的要求，铁路表面缺陷的检测是铁路日常检查的重要组成部分。 本文提出了一种基于机器视觉的铁路表面缺陷实时检测方法。 根据机器视觉的基本原理，设计了一种配有LED辅助光源和遮光箱的图像采集装置，并设计了便携式测试模型进行现场实验。 考虑到实时性要求，无需进行图像预处理就可以实现从原始图像中提取目标区域的方法。 基于形态学过程对钢轨的表面缺陷进行了优化，并通过跟踪方向链代码获得了缺陷的特征。 结果表明，该方法的最大定位时间为4.65 ms，最大定位失败率为5％。 该方法的实时检测速度可以达到2 m / s，可以进行人工步行的实时检测，每张图片的处理时间高达245.61 ms，保证了图像的实时性能。便携式轨道缺陷视觉检查系统。 该系统在一定程度上可以代替人工检查，并对轨道缺陷进行数字化管理。

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