1.基于YOLOv8的源码摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
2.YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
3.用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件（包含训练数据）
4.超详细！手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
5.开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集
6.一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
基于YOLOv8的源码摔倒行为检测系统（Python源码+Pyqt6界面+数据集）
本文主要内容：实战基于YOLOv8的摔倒行为检测算法，从数据集制作到模型训练，源码再到设计成检测UI界面。源码
人体行为分析AI算法是源码一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的源码租号网php源码方法，通过计算机视觉、源码深度学习和模式识别等技术，源码实现人体姿态、源码动作和行为的源码自动化识别与分析。人员摔倒检测算法技术原理重要且具有广泛应用前景，源码随着人工智能和计算机视觉的源码发展，其研究领域日益热门。源码这项技术基于计算机视觉和模式识别原理，源码通过图像和视频分析识别人员摔倒情况。源码
本文利用YOLOv8技术进行人员摔倒行为检测。
YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型最新版本。它在先前YOLO成功基础上引入新功能和改进，提升性能和灵活性。YOLOv8可以在大型数据集上训练，并在CPU到GPU各种硬件平台上运行。
摔倒行为检测涉及数据集制作、模型训练与结果可视化。数据集大小为张，按照7:2:1的比例随机划分为训练、验证和测试集。训练结果包括混淆矩阵、标签图、PR曲线和结果可视化。
设计摔倒行为检测系统采用PySide6 GUI框架。PySide6是Qt公司开发的图形用户界面（GUI）框架，基于Python语言，支持LGPL协议。PySide6对应的Qt版本为Qt6。
开发GUI程序包含基本步骤：安装PySide6、设计用户界面和集成AI算法。通过这些步骤，将AI算法打包提供给用户使用。
基于PySide6的摔倒行为检测系统设计，实现了从数据处理、最好的商城源码模型训练到结果展示的全流程自动化，为用户提供易于操作的界面，实现对人员摔倒行为的实时检测与分析。
YOLO 系列基于YOLO V8的高精度烟头检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
基于YOLO V8的烟头检测识别系统详解 该高精度烟头检测系统利用YOLO V8的强大能力，实现了对、视频和摄像头中烟头目标的实时识别与定位。系统采用YOLO V8训练数据集，结合Pyqt5构建用户界面，支持ONNX和PT等多种模型。主要功能包括模型导入与初始化，置信度与IOU阈值调整，烟头检测、结果可视化、导出以及检测结束。此系统对新入门者非常友好，提供完整的Python代码和教程，点击文末下载链接获取资源。 系统亮点在于：实时监测：有效预警潜在火灾风险，提升安全性和应急响应能力。
人力资源优化：自动检测减少人力巡查，降低安全风险，节省资源。
环保卫生：及时清理烟头，改善环境质量，提升公共卫生标准。
数据分析：通过烟头检测数据，为城市管理和环保决策提供依据。
系统在不同场景的应用广泛，如城市管理、火灾预警、旅游景区、交通枢纽等，均能有效监控和维护环境整洁。 系统核心功能包括：界面设置：直观操作，支持、视频和摄像头检测。
结果保存：导出检测结果至excel，便于后续分析。
环境搭建：详细步骤指导，图片类网站源码确保环境兼容和库安装。
算法原理：YOLO V8的创新与优势，以及网络结构介绍。
数据集与训练：提供烟头数据集，进行模型训练和评估。
通过本文提供的资源，您将掌握一套完整的烟头检测系统，助力环境监测与管理。点击获取链接，立即开始体验。用Python+OpenCV+Yolov5+PyTorch+PyQt开发的车牌识别软件（包含训练数据）
这款基于Python、OpenCV、Yolov5、PyTorch和PyQt的车牌识别软件能实现实时和视频的车牌识别。下面是一个直观的演示过程:
要开始使用，首先下载源码并安装依赖。项目中的requirements.txt文件列出了所需的库版本，建议按照该版本安装，以确保所有功能正常运行。安装完成后，运行main.py即可启动软件。
软件启动后，模型会自动加载，之后你可以从test-pic和test-video文件夹中选择待识别的或视频进行操作。点击“开始识别”按钮，软件将对所选文件进行处理。
软件的开发思路是这样的：收集包含车牌的，使用labelimg进行标注，然后利用yolov5进行车牌定位模型的训练。接着，仅针对车牌的使用PyTorch训练内容识别模型。车牌颜色则通过OpenCV的HSV色域分析。为了提高识别准确度，识别前会对定位后的车牌进行透视变换处理，但这一步可以视训练数据的质量和多样性进行调整。
界面设计方面，PyQt5库被用于实现，主要挑战是将numpy数据转换为QPixmap以便在界面上显示。为了实现实时识别，什么是辅助源码需要预先加载定位和车牌识别模型，并对yolov5的detect.py文件进行一些定制。
这个模型在测试时主要针对蓝色车牌，对质量较高的有较高的识别率。然而，如果读者有更优秀的模型，可以直接替换res文件夹中的content_recognition.pth模型文件，以适应更多场景。
超详细！手把手教你使用YOLOX进行物体检测（附数据集）
手把手教你使用YOLOX进行物体检测详解
YOLOX是一个由旷视开源的高效物体检测器，它在年实现了对YOLO系列的超越，不仅在AP上优于YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5，而且在推理速度上具有竞争力。YOLOX-L版本在COCO上以.9 FPS的速度达到了.0%的AP，相较于YOLOv5-L有1.8%的提升，并支持ONNX、TensorRT、NCNN和Openvino等多种部署方式。本文将逐步指导你进行物体检测的配置与实践。1. 安装与环境配置
从GitHub下载YOLOX源码至D盘根目录，用PyCharm打开。
安装Python依赖，包括YOLOX和APEX等。
确认安装成功，如出现环境问题，可参考相关博客。
验证环境，通过下载预训练模型并执行验证命令。
2. 制作数据集
使用VOC数据集，通过Labelme标注并转换为VOC格式。可参考特定博客解决环境问题。3. 修改配置文件
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调整YOLOX_voc_s.py中的类别数和数据集目录。
修改类别名称和测试路径，确保文件路径正确。
4. 训练与测试
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推荐命令行方式训练，配置参数并执行命令。
测试阶段，修改__init__.py和demo.py，资源博客平台源码适用于单张和批量预测。
5. 保存测试结果与常见错误处理
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添加保存测试结果的功能，解决DataLoader worker异常退出问题。
处理CUDNN error，调整相关命令参数。
阅读完整教程，你将能够顺利地在YOLOX上进行物体检测，并解决可能遇到的问题。想了解更多3D视觉技术，欢迎加入3D视觉开发者社区进行交流和学习。开源轻松实现车牌检测与识别：yolov8+paddleocrpython源码+数据集
大家好，我是专注于AI、AIGC、Python和计算机视觉分享的阿旭。感谢大家的支持，不要忘了点赞关注哦！ 下面是往期的一些经典项目推荐：人脸考勤系统Python源码+UI界面
车牌识别停车场系统含Python源码和PyqtUI
手势识别系统Python+PyqtUI+原理详解
基于YOLOv8的行人跌倒检测Python源码+Pyqt5界面+训练代码
钢材表面缺陷检测Python+Pyqt5界面+训练代码
种犬类检测与识别系统Python+Pyqt5+数据集
正文开始： 本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先，我们需要一个精确的车牌检测模型，通过yolov8训练，数据集使用了CCPD，一个针对新能源车牌的标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、数据准备、模型训练，以及评估结果。模型训练后，定位精度达到了0.，这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。 接下来，我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域，即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。 想要亲自尝试的朋友，可以访问开源车牌检测与识别项目，获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的学习有所帮助！一文带你学会使用YOLO及Opencv完成图像及视频流目标检测（上）|附源码
本文旨在帮助读者掌握使用YOLO和OpenCV进行图像及视频流目标检测的方法，通过详细解释和附带源码，让学习过程更加直观易懂。
在计算机视觉领域，目标检测因其广泛应用，如人脸识别和行人检测，备受关注。YOLO（You Only Look Once）算法，由一位幽默的作者提出，发展到现在的V3版本，是其中的佼佼者。YOLO作为单级检测器的代表，通过一次扫描就能完成对象位置和类别的预测，显著提高了检测速度，尽管在精度上可能不如两阶段检测器如R-CNN系列（如Faster R-CNN），但速度优势明显，如YOLOv3在GPU上可达 FPS甚至更高。
项目结构清晰，包括四个文件夹和两个Python脚本，分别用于处理图像和视频。通过yolo.py脚本，我们可以将YOLO应用于图像对象检测。首先，确保安装了OpenCV 3.4.2+版本，然后导入所需的库并解析命令行参数。脚本中，通过YOLO的权重和配置文件加载模型，接着对输入图像进行预处理，利用YOLO层输出筛选和非最大值抑制（NMS）技术，最后在图像上显示检测结果。
尽管YOLO在大多数情况下都能准确检测出物体，但也会遇到一些挑战，如图像中物体的模糊、遮挡或类似物体的混淆。通过实际的检测示例，可以看到YOLO在复杂场景中的表现。了解这些局限性有助于我们更好地理解和使用YOLO进行目标检测。
要开始实践，只需按照教程操作，通过终端执行相关命令，即可体验YOLO的图像检测功能。对于更深入的学习和更多技术分享，可以关注阿里云云栖社区的知乎机构号获取更多内容。
深度学习目标检测：yolov8(Ultralytics)环境配置，适合0基础小白，超详细
深度学习的训练对电脑显卡要求较高，若无独立显卡（N卡）或AMD显卡，只能用CPU训练，速度会慢得多。查看电脑显卡，打开任务管理器，点击性能，找到GPU查看。若无独立显卡，安装CPU版Pytorch，否则安装GPU版Pytorch。
推荐使用Anaconda3+Pycharm环境，若已安装则无需重复安装。通过清华镜像源安装Anaconda3，下载安装包，选择最新版或稳定版进行安装，路径可自定义。
安装Pycharm，从官网下载免费版，选择路径除C盘外，勾选所有选项进行安装。
创建虚拟环境，使用anaconda prompt，切换至base环境后新建yolov8环境，先调整pip和conda源，选择中科大源，修改.condarc文件，确保下载顺利。新建环境后输入conda create -n yolov8 python=3.9创建虚拟环境，若报错需再次修改condarc文件，确保源配置正确，重新创建虚拟环境。
若有NVIDIA显卡，安装CUDA、PyTorch和Ultralytics库，下载CUDA版本不超过.8，下载并安装后检查nvcc -V。安装PyTorch GPU版，使用pip安装，注意关闭加速软件，安装Ultralytics库。
无显卡则安装CPU版PyTorch，使用conda安装pytorch、torchvision、torchaudio和cpuonly，安装后同样安装Ultralytics库。
下载yolov8源码，建议下载v8.1.0版本，若网络问题可获取链接。解压后通过pycharm打开，配置虚拟环境，确保yolov8源码环境正确。
验证环境，下载权重文件yolov8n.pt，使用yolov8环境下运行yolo predict命令，或通过pycharm运行yolov8_predict.py，检查输出结果，确保环境无误。
YOLO 系列基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码
基于YOLO V8的高速公路摄像头车辆检测识别系统
这款高精度系统利用YOLO V8算法进行车辆识别和定位，适用于公路监控，支持、视频和摄像头输入。系统采用YOLO V8数据集训练，Pyqt5构建界面，兼容ONNX和PT模型。功能包括模型导入、参数调整、图像上传与检测、结果可视化、导出以及结束检测。无论是单张、视频还是摄像头，系统都能有效处理并展示检测结果。 系统优势在于其易安装、速度快和准确性高，得益于新的backbone、Anchor-Free检测头和改进的损失函数。演示了、视频和摄像头检测操作，以及检测结果的Excel导出功能。通过BIT-Vehicle车辆数据集进行训练，该数据集包含多类车辆，展示了模型的训练效果和性能评估。 获取全部源码、UI界面、数据集和训练代码，请访问下方公众号获取下载链接：AI算法与电子竞赛，发送YOLO系列源码。注意，该代码基于Python3.8，运行需要按照requirements.txt配置环境。Jetson nano部署Yolov8
于年1月日成功完成了Jetson nano B的Yolov8部署，无需科学上网，准备工作包括U盘。
1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载（压缩文件需解压）。
1.2 使用Etcher工具进行烧录
2. 配置Python环境：推荐Python 3.8，因ultralytics要求。创建独立环境，具体步骤如下：
2.1 安装基础环境
2.2 下载Python 3.8源代码至Jetson Nano
2.3 解压并进入Python-3.8.文件夹进行后续操作
2.4 到Python-3.8.中编译并配置Python环境
3.1 安装PyTorch和Torchvision：由于平台不兼容，需手动下载预编译和编译安装
3.2 将下载的文件传输至U盘，通过终端在Jetson nano中安装
3.3 安装ultralytics，注意在激活独立环境后操作
4. 使用时，每次启动需打开独立环境，可能遇到libomp.so.5库缺失，需安装OpenMP库解决
5. 个人简介：拥有丰富的学习和竞赛经历，目前准备出国留学，目标是新加坡国立大学的机器人学研究生
5.2 可通过以下方式联系：
CSDN主页，小红书和抖音，Gitee和Github代码仓库，以及ac@.com邮箱和微信。
深度学习目标检测系列：一文弄懂YOLO算法|附Python源码
深度学习目标检测系列：一文掌握YOLO算法 YOLO算法是计算机视觉领域的一种端到端目标检测方法，其独特之处在于其高效性和简易性。相较于RCNN系列，YOLO直接处理整个图像，预测每个位置的边界框和类别概率，速度极快，每秒可处理帧。以下是YOLO算法的主要特点和工作流程概述： 1. 训练过程：将标记数据传递给模型，通过CNN构建模型，并以3X3网格为例，每个单元格对应一个8维标签，表示网格中是否存在对象、对象类别以及边界框的相对坐标。 2. 边界框编码：YOLO预测的边界框是相对于网格单元的，通过计算对象中心与网格的相对坐标，以及边界框与网格尺寸的比例来表示。 3. 非极大值抑制：通过计算IoU来判断预测边界框的质量，大于阈值（如0.5）的框被认为是好的预测。非极大值抑制用于消除重复检测，确保每个对象只被检测一次。 4. Anchor Boxes：对于多对象网格，使用Anchor Boxes预先定义不同的边界框形状，以便于多对象检测。 5. 模型应用：训练时，输入是图像和标签，输出是每个网格的预测边界框。测试时，模型预测并应用非极大值抑制，最终输出对象的单个预测结果。 如果你想深入了解并实践YOLO算法，可以参考Andrew NG的GitHub代码，那里有Python实现的示例。通过实验和调整，你将体验到YOLO在目标检测任务中的强大功能。
