yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

随着智能时代的的发展，越来越多的人工被取代，高铁动车进出站闸机使用身份证识别省去人工检票，进站前人证合一使用身份证识别自动提取身份证头像与本人对比省去人工比对，大大减少人工，提高效率加快进站速度；手机购物、金融等app绑定银行卡使用银行卡识别扫一扫即可识别出银行卡号并自动录入省去手工输入卡号减少误差提高用户体验度；名片识别扫一扫即可识别出名片上的所有信息并且可直接保存成电子档省去手工存号码；车牌识别用于停车场进出口、交警查车有着重大的作用，通过车牌识别与数据库联合可知道车辆及车主的所有信息和违章情况，北京中安未来在OCR识别有着长久的历史，可靠的技术。

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1. 样本图片准备 2. 打开 jTessBoxEditor ，选择 Tools -> Merge TIFF，打开对话框，选择训练样本所在文件夹，并选中所有要参与训练的样本图片 3 弹出保存对话框，还是选择在当前路径下保存，文件命名为ty.cp.exp6.tif 4. tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 -l ty batch.nochop makebox 5. 打开 jTessBoxEditor ，点击 Box Editor -> Open ，打开步骤2中生成的ty.cp.exp6.tif ，会自动关联到 “ty.cp.exp6.box” 文件： 6. 使用echo命令创建字体特征文件 echo cp 0 0 0 0 0>font_properties. 输入内容 “cp 0 0 0 0 0” 7. 使用 tesseract 生成 ty.cp.exp6.tr 训练文件 在终端中执行以下命名： tesseract ty.cp.exp6.tif ty.cp.exp6 nobatch box.train 8. 生成字符集文件 在终端中执行以下命令： unicharset_extractor ty.cp.exp6.box 9. mftraining -F font_properties -U unicharset -O ty.unicharset ty.cp.exp6.tr 与 cntraining ty.cp.exp6.tr 生成之后手工修改 Clustering 过程生成的 4 个文件（inttemp、pffmtable、normproto、shapetable）的名称为 [lang].xxx。这里改为 ty.inttemp、ty.pffmtable、ty.normproto、ty.shapetable。 10. 合并数据文件 在终端中执行以下命令： combine_tessdata ty. tesseract b01.jpg result -l ty --psm 7

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近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼