1456基于深度学习YOLOv5红外线行人车辆识别系统设计 - Python技术类源码设计

计算机源码设计项目-1456基于深度学习YOLOv5红外线行人车辆识别系统设计

2024-08-07 01:02:33 来源：计算机源码设计网浏览：6次

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以下是本计算机源码设计介绍,若对此项目感兴趣，请联系QQ：2426671765

【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 + YOLOv5 + PyQt5

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YOLOv5物体检测算法与直观的PyQt5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PyQt5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。
（1）选择图片检测：用户可以通过上传红外线拍摄的道路图片文件来进行行人和车辆的检测。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行人和车牌标志和相应的标签。
（2）开启摄像头实时检测：本系统支持通过开启摄像头进行实时道路行人和车辆的检测。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读取抓取到的图像，并在检测到的标志周围实时绘制边框，标注信息。