【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 ...
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发布时间：2024-09-10 23:54
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时间：2024-09-30 00:26
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，支持图片、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。无论是单张图片、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。演示了图片、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。
热心网友
时间：2024-09-30 00:32
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，支持图片、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。无论是单张图片、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。演示了图片、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。
