车辆追踪与违章停车检测：基于PP-YOLOv5的高精度车辆识别与跟踪

最新推荐文章于 2025-01-21 22:59:24 发布
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#YOLO #机器学习-深度学习

车辆追踪和违章停车检测关键在于高精度识别。PP-YOLOv5模型因其优秀性能被用于此任务。本文阐述了如何利用PP-YOLOv5进行车辆检测和跟踪，提供了基础代码示例，并讨论了实际应用中的扩展和优化策略。

车辆追踪和违章停车检测是交通管理和安全监控中的重要任务。随着计算机视觉和深度学习的发展，基于神经网络的目标检测和跟踪方法变得越来越受关注。其中，PP-YOLOv5是一种高精度的车辆识别和跟踪模型。本文将介绍如何使用PP-YOLOv5来实现车辆追踪和违章停车检测，并提供相应的源代码。

代码示例：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location
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YOLOV5违停检测系统、车牌识别
斌擎科技
02-21 1495
本项目针对复杂因素干扰下的违停车辆车牌定位以及识别技术进行了研究，以网页应用的形式完成交互任务，定时对联网监控采集到的数据进行分析记录，判别规定区域内违章停泊的现象，并克服复杂环境，自动识别上报车牌，对车主进行警告，降低交通管制资源的浪费并提高交通和消防安全。在违停车辆识别任务中，使用UA-DETRAC数据集训练的YOLOv3检测违停车辆。
车辆跟踪与违章停车检测：基于PP-YOLOv5的高精度车辆识别与跟踪
斌擎科技
05-29 811
车辆违章停车检测在智能交通、城市管理等领域具有重要应用价值。本文将详细介绍如何使用高精度目标检测模型PP-YOLOv5进行车辆识别与跟踪，根据车辆的跟踪轨迹以及指定的违停区域判断是否违章停车，并展示违章停车车牌号。
违章停车车牌识别：使用YOLOv5进行车牌检测与识别
YOLO
05-27 5058
违章停车问题在城市中是一个很常见的交通问题。为了有效地管理违章停车问题，我们需要对违停车辆进行识别。本篇博客将向您展示如何使用YOLOv5进行车牌检测与识别，从而辅助管理违章停车问题。YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个实时目标检测算法，具有较高的准确性和速度。在本教程中，我们将首先准备车牌检测的数据集，然后使用YOLOv5训练一个车牌检测模型。接着，我们将使用训练好的模型对车牌进行识别。最后，我们将展示如何利用识别结果进行违章停车检测。
深度学习之基于YoloV7机动车乱停乱放违章检测系统
2301_79810943的博客
05-25 1593
一、项目背景与意义随着城市化进程的加快和汽车保有量的不断增加，机动车乱停乱放问题日益突出，给城市交通秩序和城市管理带来了巨大挑战。特别是在繁忙的商业区、居民区和学校周边，机动车乱停放现象普遍存在，不仅影响道路通行和行人出行，还增加了安全隐患。因此，开发一种高效、准确的机动车乱停乱放违章检测系统具有重要的现实意义和应用价值。二、项目目标本项目旨在利用深度学习技术，特别是YoloV7算法，开发一个能够自动识别机动车乱停乱放违章行为的系统。
最新YOLOv5v8 车辆检测+车辆跟踪+车牌识别+属性识别+违章停车识别 代码、教程、步骤、
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11-22 5932
预测结果进行rtsp推流，使用--pushurl rtsp:[IP] 推流到IP地址端，PC端可以使用VLC播放器打开网络流进行播放，播放地址为rtsp:[IP]/videoname。其中videoname是预测的视频文件名，如果视频来源是本地摄像头则videoname默认为output.
PP-Vehicle违章停车识别模块 YOLOv5/YOLOv9 更新行人识别、车辆检测、车距检测、车牌识别、车辆跟踪、属性识别、违章停车识别
斌擎科技
03-02 1645
禁停区域违章停车识别在车辆应用场景中有着非常广泛的应用，借助AI的力量可以减轻人力投入，精准快速识别出违停车辆并进一步采取如广播驱离行为。
智能交通基于YOLOv5/8/10的车辆违章检测系统构建：实现高精度多场景违法行为识别
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01-03
内容概要：本文详细介绍了基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的车辆违章行为检测系统的构建全流程，涵盖技术原理、数据准备、模型训练与评估以及UI界面开发。重点讲解了各类常见车辆违章行为的定义，推荐了适用于训练的...
车辆违章行为检测：基于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10与UI界面的实现
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01-18 1125
YOLO模型是目标检测领域的重要突破之一，它通过单一的神经网络实现端到端的目标检测任务。这种设计不仅提高了检测速度，还使得YOLO模型在精度上也保持了较高水平。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10是YOLO系列中的三个重要版本，它们各自具有不同的特点，适应不同的检测需求。闯红灯：车辆在交通信号灯为红灯时通过路口。逆行：车辆在禁止的方向上行驶。占用非机动车道：车辆占用专门为非机动车设计的车道。违规停车：车辆停放在禁止停车的区域。超速行驶：车辆的行驶速度超过规定的限速。
停车场车辆非法停放检测：基于YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10的深度学习解决方案
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YOLOv5是由Ultralytics团队开发的一个基于PyTorch的目标检测算法。它通过优化网络结构和训练策略，使得检测模型在速度和精度之间达到了良好的平衡。实时性强：YOLOv5非常适合需要实时检测的场景，如视频流中的停车场监控。准确性高：YOLOv5采用先进的深度学习架构，可以有效处理复杂场景中的车辆检测任务。灵活性：YOLOv5支持多种不同的硬件平台，包括嵌入式设备和云端服务器。
基于YOLOv8和pyqt5的可用于自行车违规停放检测告警项目源码(含数据集、模型、简易GUI界面、超详细部署教程)-可作毕设
09-04
基于YOLOv8和pyqt5的可用于自行车违规停放检测告警项目源码(含数据集、模型、简易GUI界面、超详细部署教程)-可作毕设 【项目介绍】 基于YOLOv8的共享自行车识别检测计数系统(可升级为违规停放检测告警)，新开发的项目，适合于比赛、课设、毕设。资源提供自行车数据集、训练好的yolov8模型及各种评估曲线，GUI界面，项目详细部署说明，按照操作一步步来，很容易运行起来，模型准确率达到98%。 可自己按照教程操作训练其他模型！ 欢迎下载使用，有问题可随时与我私信或留言！！！ 包您运行成功，还可以再此基础上，提出新要求，帮您开发实现！！！ 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
yolov5+非机动车违规停放+已标注数据集+机器视觉识别+电动车E_bicycle7_images_xmls
05-30
文件内包含的是已标注的非机动车数据集中的电动车E_bicycle7的图片部分加标注数据部分 限于上传文件大小，此资源内只包含电动车数据的E_bicycle7的图片部分加标注数据部分，有864张，为雅迪电动车图片，自行车数据总共有十个分类，此为第七类。 所有的资源总共包括 自行车图片8000张极其标注数据，已分类，分类包含了山地自行车，公路自行车，越野自行车，通勤自行车，共享单车等。每种自行车的张数大概在800-1000张之间，极个别重复。 电动车图片8000张极其标注数据，已分类，分类包含了绿源电动车，台铃电动车，小刀电动车，雅迪电动车，共享电动车等。每种电动车的张数大概在800-1000张之间，极个别重复。 三轮车图片6000张极其标注数据，已分类，分类包含了淮海三轮车，闪电客三轮车，金彭三轮车，宗申三轮车，五星三轮车等。每种三轮车的张数大概在500-600张之间，极个别重复。 以上资源均为已标注，用于yolov5+已标注非机动车数据集+非机动车违规停放+机器视觉识别
基于深度学习YoloV7机动车乱停乱放违章检测系统
m0_73484725的博客
12-06 1986
深度学习在机动车乱停乱放违章检测系统中的应用是一个非常有挑战性的问题，而YoloV7是一种流行的深度学习模型，它在目标检测任务中表现出了出色的性能。下面我将尝试为您介绍基于深度学习YoloV7的机动车乱停乱放违章检测系统的基本介绍。首先，我们需要明确这个系统的基本概念。基于深度学习的机动车乱停乱放违章检测系统是一种利用计算机视觉和深度学习技术，通过识别和分析图像中的车辆行为，从而判断是否存在乱停乱放违章行为的系统。
通过视频监控检测非法停车（YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10）
YOLO
01-20 527
YOLO（You Only Look Once）是一种实时的目标检测算法，它可以在一次前向传播中检测出图像中的多个物体，是目前应用最广泛的目标检测方法之一。通过结合YOLOv5、YOLOv8、YOLOv10等目标检测模型，我们可以实现高效且准确的非法停车检测系统。通过使用视频监控数据进行训练和优化，我们能够在各种复杂的交通场景中进行实时停车检测。未来，我们可以通过引入更多的深度学习算法，如视频序列建模、时空信息的结合等，进一步提高检测的准确率和鲁棒性。
【源码教程】YOLOv7：违停机动车放车牌检测系统
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机动车乱停乱放检测系统：YOLOv7(源码＆部署教程)
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YOLOv5 PP-Vehicle车牌识别模块 更新(行人识别、车辆检测、车距检测、车牌识别、车辆跟踪、属性识别、违章停车识别)
斌擎科技
03-02 1485
YOLOv5 PP-Vehicle车牌识别模块 更新(行人识别、车辆检测、车距检测、车牌识别、车辆跟踪、属性识别、违章停车识别)
视觉无人机车辆违章检测5.19-5.26
IT荻的博客
05-19 1747
之前利用yolov3的darknet的python接口，把keras框架下跑的yolo3取代了，FPS从原来的6.几到现在的11.几，还是源接口比较好用，较为快速。 后续需要做的： 1 把之前的车道线检测，轧线判断的code放入前向网络load模型的工程当中，这个是识别轧线的重要部分，需要用视频来识别。也就是能检测跟踪车辆框，然后车道线能在视频中显示，还能在车辆轧线的时候判断轧线并输出。 2 使用...
基于YOLOv8+PyQt5实现的共享自行车识别检测系统，含数据集+模型+精美GUI界面(可用于违规停放检测告警项目)
实力派，无需多言！
09-04 4260
基于YOLOv8共享自行车违规停放检测项目，一般用于智慧城市，智慧交通智能摄像头上。实现该项目主要分三步。第一步，训练检测自行车的模型，使用YOLOv8识别检测出自行车，得到自行车的在画面中的坐标信息(x1，y1,x2，y2)；第二步手动设定停放区，可以是不规则多边形，也可以是矩形(后面判断简单些)，其中区域也可以使用关键点坐标来表示；第三步，通过区域相交算法或者其他算法来判断目标框是否与划定区域有相交重叠，矩形相交可以看我这篇【深度学习笔记】目标检测之区域入侵判断代码提示：以下是本篇文章正文内容。
新手跑通yolov5全记录（包括anaconda、pytorch等）
m0_67119959的博客
05-27 2609
本人视觉完全新手小白一枚，自己跑通yolov5之后想做一个记录总结。
实时司机违章检测：YOLOv3-tiny的模型剪枝与半精度加速优化
通过模型剪枝和半精度加速，可以在保持高检测精度的同时，显著提升模型的运行效率，为实时的驾驶员行为识别提供了实用的解决方案。这不仅对于交通监控，还对于其他需要在嵌入式设备上运行的实时AI应用，如工业自动化...
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