车辆目标检测之YOLO算法

最新推荐文章于 2025-11-25 10:31:53 发布
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#车流识别 #yolo

本项目介绍了一个基于YOLO算法实现的车流识别系统，适用于图片和视频数据。采用Intel i7-7700HQ处理器及NVIDIA 1050Ti显卡，在Windows 10环境下运行Python 3。主要依赖库包括cv2、TensorFlow、Keras等。支持GPU加速，并提供了代码及预训练模型。
部署运行你感兴趣的模型镜像

 

这是一个利用yolo算法实现车流识别的系统。

硬件基础是cpui7-7700HQ，显卡英伟达1050TI。
基于win10，python3。
python的安装库要求cv2，深度学习框架tensflow，keras和一些常用机器学习库。

是否选择gpu加速看个人情况，这里使用cuda8.0，cudnn6.0。

 

亲测已经实现

 

权重yolo.h5下载网址

https://download.youkuaiyun.com/download/qq_37534839/10275402

代码

https://github.com/TheEighthDay/yolo

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可以直接对于图片预测车辆yolo_picture.py，参数为输入图片地址和输出图片地址

此外对于视频的车辆预测yolo_video.py,参数如下

VIDEO_PATH
源视频地址

EXTRACT_FOLDER
生成视频存放的位置

EXTRACT_FREQUENCY
帧提取频率，每几帧提取一张分析

FPS
形成视频的每秒帧数

SIZE
输出视频大小

 

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