实现功能: 有3个QLabel作为显示区域分别是: 视频检测显示区域,原视频拍照显示,检测后视频拍照显示。 4个按钮作为功能选择,分别是: 打开视频,拍照,关闭摄像头,YOLO检测。
2022-04-29 18:08:30 7.72MB Qt 深度学习-目标检测
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在之前的基础上,进行了升级,之前只能用一个视频进行检测,现在可以选择视频进行检测。 功能一致。
2022-04-29 18:08:29 7.7MB qt 深度学习目标检测界面
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在V1.1的基础上新增图片检测功能,能够自由选择图片进行检测。 因此V1.1的功能已经包含了:图像检测并保存图片,视频检测等主要功能。
2022-04-29 18:08:28 7.6MB qt 深度学习目标检测
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基于深度学习的轻量化 小目标检测算法研究
2022-04-26 21:04:48 1.89MB 算法 深度学习 目标检测 数据结构
疲劳驾驶检测数据集 VOC格式 可以用于实际项目
基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网钓电子监控系统目标检测应用 基于深度学习YOLOV5网
针对目标快速移动和遮挡情况导致的客流统计存在误差的问题,设计目标的检测、跟踪、进门行为判断等策略,提出基于深度学习的餐饮业客流统计方法.首先,通过多数据集对YOLOv3-tiny模型进行训练,实现对于小目标的准确检测;进而设计多通道特征融合的目标跟踪算法,完成目标快速移动情况下的稳定跟踪;最后设计目标进门行为的判断方法,通过重叠率对目标的进门行为进行判断,实现对进门客流量的准确统计.最终通过实验验证,客流量统计的平均准确率达到93.5%.
2022-04-20 16:36:05 3.11MB 深度学习 目标检测 目标跟踪 客流统计
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铁路周边电气设备检测图像数据集,VOC格式 下载的txt文件含有下载链接,放心下载!!!
深度学习积水目标检测数据集---坑洼积水数据集,里面都是本人自己标注的,标注还是比较仔细的,很多细节都标注到了,喜欢的可以试试
2022-04-06 03:11:38 11.83MB 深度学习 目标检测 big data