基于YOLOv5m的地面飞机及油罐的目标识别(附数据集和Coovally操作步骤)

最新推荐文章于 2025-12-03 16:01:33 发布
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#YOLO #视觉检测 #无人机 #人工智能 #深度学习 #神经网络 #计算机视觉

本文主要内容:详细介绍了利用无人机拍摄的地面停靠的飞机机体以及油罐，进行识别，整个过程从创建数据集到训练模型再到预测结果全部可视化操作与分析。

文末有数据集获取方式，请先看检测效果

  • 现状

飞机识别，在军事侦察、航空安全监控以及无人机管理等众多领域扮演着不可或缺的角色。在这些领域中，精确且迅速地检测和识别飞机目标对于实现实时监控、安全预警以及自动化决策至关重要。然而，面对复杂的场景环境，传统的目标检测方法往往力不从心，难以应对各种挑战。利用无人机拍摄的地面机体进行飞机识别，通过深度挖掘和分析海量的图像数据，能够自动学习并提取出飞机目

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飞机识别与检测：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
YOLO
01-18 524
YOLO系列模型自发布以来，便成为了目标检测领域的标杆。YOLO的主要特点是通过一个单一的神经网络实现端到端的目标检测，这使得它在推理速度和精度上都表现出色。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10是YOLO系列中的三个重要版本，它们具有不同的架构和优化，能够适应不同的检测需求。选择图像：用户点击按钮选择本地的飞机图像进行检测。检测结果显示：图像检测结果（如边界框和飞机类别）将实时展示在UI界面上。
基于YOLOv8m的水族馆动物识别(附数据集和Coovally操作步骤)
Coovally_AI的博客
06-24 779
随着水族馆行业的快速发展，对动物识别的需求日益增加。另外，Coovally是一个AI项目开发与应用平台，就是本博文演示部分的展示，从上传数据集到模型预测与下载，快速构建AI解决方案。综上，本博文训练得到的YOLOv8m模型在数据集上表现良好，具有较高的检测精度，可以在实际水族馆动物识别场景中应用。基于现在的水族馆动物识别现状，结合YOLO算法下的目标检测，可以实现对水族馆中各类动物的高效、准确识别，为水族馆动物识别提供了新的解决方案。5.模型部署：点击模型部署，完成后即可选择模型，上传图片进行预测；
多尺度并联卷积神经网络遥感影像油罐目标检测算法.pdf
09-25
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机场航拍图像检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）
思绪无限的博客
03-22 1万+
机场航拍图像检测软件使用深度学习技术检测机场航拍图像中的飞机目标等，识别航拍目标等结果并记录和保存，辅助机场智能管理运行。在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码、训练数据集，以及PyQt的UI界面。机场航拍检测系统主要检测飞机的数目、位置、预测置信度等；连接摄像头设备可开启实时检测功能，另外对图片、视频等文件也可进行测试和检测；登录系统提供用户注册、登录、管理功能；训练和调优的模型可有效检测，模型可选择切换。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，提供完整代码资源文件。
基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的车型识别与计数系统（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）
思绪无限的博客
03-12 1万+
介绍了运用深度学习的车型识别与计数系统，提供完整的实现代码见文末。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，分析其性能指标，如mAP、F1 Score等。深入解释了YOLOv8的原理，提供相应的Python代码、训练数据集，集成了PySide6的UI界面，以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准识别车型与计数，支持图片、图片文件夹、视频文件及摄像头检测，包含热力图或柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数和结果可视化等功能。
基于深度学习的车型识别系统（Python+清新界面+数据集）
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03-21 2万+
基于深度学习的车型识别系统用于识别不同类型的车辆，应用YOLO V5算法根据不同尺寸大小区分和检测车辆，并统计各类型数量以辅助智能交通管理。本文详细介绍车型识别系统，在介绍算法原理的同时，给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面。在界面中可以选择各种图片、视频进行检测识别；可对图像中存在的多目标进行识别分类，检测速度快、识别精度高。博文提供了完整的Python代码和使用教程，适合新入门的朋友参考，完整代码资源文件请转至文末的下载链接。
基于YOLOv5/v8的遥感卫星图像目标检测
weixin_64675683的博客
05-27 1184
YOLOv5/v8进行目标检测
YOLOv5 飞机与油桶目标检测
kui9702的博客
04-25 2088
前期利用yolov3去做飞机和油桶的检测，之后做了Faster RCNN和SSD的同级比对，确实是Faster RCNN好一些，yolo v5也要出来比较一番。下面的是yolov4与yolo v3的区别(部分)，最后用yolov5对飞机和油桶进行检测。 yolo v4与yolo v3有很多trick改进，包括两种:bag of freebies和bag of specials。bag of freebies(赠品):指的是在增加模型性能，训练中会降低训练速度，但不影响推理耗时的技巧；bag of spe.
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目标检测数据集(YOLOV5目录格式)：遥感卫星图像下的飞机、油罐、船只检测数据集（3类别）
03-25
项目包含：遥感卫星图像下的飞机、油罐、船只检测数据集（3类别），数据保存按照YOLOV5文件夹保存，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为800*600的RGB图片，包含卫星图像下的飞机、油罐、船只...
yolo算法-油罐车数据集-205张图像带标签-卡车油罐车.zip
11-22
yolo系列算法目标检测数据集，包含标签，可以直接训练模型和验证测试，数据集已经划分好，包含数据集配置文件data.yaml，适用yolov5,yolov8,yolov9,yolov7,yolov10,yolo11算法； 包含两种标签格:yolo格式（txt文件）...
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高空军事目标检测数据集.zip
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数据集介绍：高空军事目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：高空军事目标检测数据集 图片规模： - 训练集：3,928张无人机航拍图像 - 验证集：1,291张高空视角图像 目标类别： 1. 机场：包含跑道、航站楼等基础...
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03-19
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02-25 453
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03-13 4万+
点击蓝字关注我们computerVision计算机视觉战队●扫码关注，回复：目标检测●获取目标检测相关下载链接今天我们的目标检测综述最后一章，也是这...
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12-01 203
使用YOLOv8结合DeepSORT实现人物追踪和体态检测的Python代码。使用YOLOv8姿势估计模型检测人体并估计17个关键点。使用DeepSORT算法进行人物追踪。DeepSORT实时追踪 (实时显示追踪ID和人体骨骼。
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LabelImage+YOLOv8 图片单一目标检测模型训练
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这里是一位在代码世界深耕多年的 “老江湖” 的自留地。​ 岁月在履历上添了厚度，却没磨掉敲代码时眼里的光。从调试第一行 hello world 的生涩，到架构复杂系统的从容，那些在键盘敲击声里流过的日夜，都想在这里慢慢梳理
12-03 669
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资源摘要信息:"YOLO遥感油罐检测数据集是一套包含5000张高质量图片的集锦，这些图片涵盖了真实场景中的丰富数据场景，能够用于遥感图像分析和油罐目标检测。数据集中的每张图片都使用了labelimg标注软件进行了精细的...
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