1453基于深度学习YOLOv8交通识别系统Streamlit界面 - Python技术类源码设计

计算机源码设计项目-1453基于深度学习YOLOv8交通识别系统Streamlit界面

2024-08-04 02:22:37 来源：计算机源码设计网浏览：7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

【专业优势】18年功力源码技术大神，坐阵亲临指导，远程协助包100%成功运行！

开发软件技术：Pycharm2023.3.2 + Python3.8 + OpenCV + YOLOv8 +Streamlit

在快速发展的计算机视觉领域，能够实时识别并追踪物体的技术一直是研究和应用的热点。结合了先进的YOLOv8物体检测算法与直观的Streamlit框架，旨在简化目标检测与追踪的实施过程，并提供交互式界面，让这一切变得触手可及。
实时目标检测与追踪系统是基于YOLOv8和Streamlit的强大组合打造的。它不仅是一个代码库，更是一扇通往实时视频处理和物体识别世界的窗口。通过这个项目，用户可以轻松地在视频流、本地图片或甚至是YouTube视频中实现高效的物体检测与追踪。直观的UI设计让技术新手也能迅速上手，专业开发者则能深入调整，满足复杂需求。
项目核心采用了YOLOv8，这是YOLO系列的最新迭代之一，以其高速度和高精度而著称。YOLOv8利用轻量级模型，在保持高性能的同时减少了计算成本，非常适合边缘设备部署。此外，通过集成Streamlit，项目提供了一个无需前端技能即可构建的用户界面，大大降低了创建可视化应用程序的门槛。

（1）选择图片检测：用户可以通过上传图片文件来进行交通标志的检测。系统提供了一个简单的上传界面，用户选择图片文件后，系统会自动进行检测并展示结果，包括在图片上直观地标出检测到的交通标志和相应的标签。
（2）选择视频文件检测：除了图片检测，系统还支持用户上传视频文件进行交通标志的检测。用户选择视频文件后，系统将逐帧分析视频内容，实时标注出每一帧中检测到的交通标志，用户可以通过播放标注后的视频直观看到检测结果。
（3）开启摄像头实时检测：本系统支持通过Web界面直接开启摄像头进行实时交通标志检测。用户只需点击界面上的相应按钮，即可激活摄像头，并实时显示捕获的视频流。系统将自动在视频流中检测交通标志，并在检测到的标志周围实时绘制边框，标注信息。