1451基于PyQt5+OpenCV+YOLOv5深度学习人员跌倒检测系统设计 - Python技术类源码设计

计算机源码设计项目-1451基于PyQt5+OpenCV+YOLOv5深度学习人员跌倒检测系统设计

2024-08-02 00:39:49 来源：计算机源码设计网浏览：6次

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【运行截图请往下看】编程语言：Android、iOS、C#、Asp/Asp.net、Java、Vb、Php、Jsp、C++等

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开发软件技术：Pycharm2023.3.2 + Python3.8 + OpenCV + YOLOv5 + PyQt5

Yolov5是一种目标检测算法，设计的初衷是实现实时目标检测。Yolov5相对于其它算法有更大的优势。它的原理是利用单个神经网络将图像分为网格，所有网格上预测边界框和类别概率。相比于传统的滑动窗口或区域提议方法，Yolov5算法直接在整个图像上进行预测，因此速度更快，且具有更好的准确性。Yolov5核心是将目标检测任务转化为回归问题，将一个卷积神经网络同时输出目标的定位和分类。这使得Yolov5算法在处理多目标检测时能够更加高效和准确。
该系统主要功能由图片识别,视频识别检测和打开摄像头实时检测组成。无论是视频还是图片还是摄像头，动态画面或静态画面，最终都将分割成静态图片的形式，进入图片数据输入，然后将输入的图片进行特征提取，确定需要识别的物体目标，采用gt目标坐落，坐落到具体目标后，grid cell将目标物体进行矩阵框框选出来，标注置信度及颜色，至此完成图像预测的输出。