Yolov5+Deepsort实现肉牛识别与追踪计数

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布
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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

【数据集】【YOLO】【目标检测】牛、羊、马等分类识别数据集 9897张，YOLO牧场动物分类识别算法实战训练教程。
CV 小涵的博客，计算机本硕211毕业，研究计算机视觉、模型微调、RAG等方向，收藏有国内外优质数据集，解决视觉相关项目方案，欢迎交流讨论。
11-16 4944
【数据集】【YOLO】【目标检测】牛、羊、马等分类识别数据集 9897张，YOLO牧场动物分类识别系统实战训练教程。 数据集中包含6种分类：names: ['camelus', 'cattle', 'kiang', 'seal', 'sheep', 'zebra']，分别表示马、牛、骆驼、海豹、羊、斑马等牧场畜牧动物。 数据集来自国内外图片网站、大疆无人机视频采集； 可用于智慧畜牧、智慧养殖、动物行为自动化监管等场景； 基于QT的yolo可视化界面详细教程。 动物分类识别毕业设计。
【动物牛数据集】活牛识别 深度学习 目标检测 人工智能（含数据集）
机器学习,深度学习,计算机视觉爱好者,整理分享技术资料与项目案例。
11-02 1283
数据集专注于活牛的识别与分类，旨在为深度学习模型提供高质量的训练数据。数据集中包含多种牛的图像，涵盖不同品种、年龄和环境条件，确保模型能够在多样化的背景下准确识别。通过使用该数据集，研究人员和开发者能够应用先进的卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，实现对牛的自动监测和健康评估。这一过程将大幅提高牛群管理的效率，为养殖户提供实时数据支持，优化生产决策。牛数据集为智能农业的发展提供了重要的技术基础，推动了农业与信息技术的融合。准确的牛识别与监测不仅能提升动物福利，还能提高经济效益，对现代农业的可持续发展具有深
基于yolov8的智慧农场奶牛计数研究
QQ_1309399183的博客
02-28 1124
这个仓库包含一个基于 **Streamlit** 的应用程序，利用 **YOLOv8** 模型来检测和统计图片和视频中的动物。该应用程序提供了一个互动且用户友好的界面，允许用户上传和处理媒体文件，并通过引入 **目标追踪** 技术，确保在视频中准确统计动物数量，从而防止重复计数
基于yolov8+deepsort的多目标跟踪完成行人、车辆计数和越界检测
Levante_ceo的博客
11-12 7015
​。
基于yolov8目标跟踪+数量统计（源码）
m0_52997190的博客
04-21 6450
基于yolov8目标跟踪+数量统计，数量统计针对不同类别标签进行分别的统计！
YOLOv8+DeepSort+PyQt+UI（yolov8目标跟踪+GUI界面）目标跟踪+语义分割+姿态识别 三合一 计算机视觉
QQ67658008的博客
05-12 1001
。，并将姿态识别与语义分割相结合。 近年来，计算机视觉和目标检测技术发展迅猛，其中YOLOv8和DeepSort成为热门的目标跟踪算法。这两个算法的结合，加上PyQt的强大界面设计功能，可以为用户带来全新的图像处理和目标跟踪体验。本文将介绍如何使用YOLOv8+DeepSort+PyQt+UI实现目标跟踪与GUI界面的完美结合。首先，让我们了解一下YOLOv8和DeepSort算法的原理和特点。YOLOv8是一种基于卷积神经网络的目标检测算法，其快速且准确地检测出图像中的多个目标。DeepSort则是一种基
基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数项目源码（高分毕业设计）
12-11
基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数项目源码（高分毕业设计）基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数项目源码（高分毕业设计）基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数项目源码（高分毕业设计）基于...
人工智能-项目实践-车辆行人追踪和计数-使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数
09-14
人工智能-项目实践-车辆行人追踪和计数-使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，含有代码注释，新手也可看懂。毕业设计、期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为毕设...
YOLOV5+DeepSort+SlowFast 实现多目标实时在线行为检测.zip
04-04
YOLOV5+DeepSort+SlowFast 实现多目标实时在线行为检测 从技术角度来看，自动识别色情图像可以通过以下步骤实现： 数据收集与标注：首先，需要收集大量的图像数据，并对其进行标注，标注定哪些图像包含色情内容，...
使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（毕业设计）
09-14
使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（毕业设计），YOLOv5与DeepSORT是两个在计算机视觉领域广泛应用的深度学习模型，它们在目标检测和多目标跟踪方面表现出色。本项目结合了这两个技术，实现了对视频中车辆...
Yolov5+Deepsort实现牛只识别与计数
Autism、陌亡
07-23 534
Yolov5肉牛识别与计数，收集真实牧场牛只图片作为训练集，同时优化模型训练参数，不断升级。
yolov8+deepsort实现目标跟踪
qq_45596540的博客
09-04 1204
yolov8+deepsort实现目标跟踪。
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务：http.server 单/多线程分析（二）
HIT_Weston的博客
12-04 1352
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现，单线程模式下（Python<3.7）并发请求会被阻塞，后发请求需要等待前一个请求完成；而多线程模式下（Python≥3.7）可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作，使用time curl命令测试响应时间，验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭，官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码，并提供了Git
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
lpfasd123的博客
12-05 334
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1318
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
零基础学JAVA--Day41(IO文件流+IO流原理+InputStream+OutputStream)
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Dxxyyyy的博客
12-05 922
文件在程序中是以流的形式来操作的流：数据在数据源（文件）和程序（内存）之间经历的路径输入流：数据从数据源（文件）到程序（内存）的路径输出流：数据从程序（内存）到数据源（文件）的路径。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
w987333120的博客
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本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
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摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
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