python-flask-vue实现前后端人体与车辆属性检测

打通Vue3+Flask(python3)+Mysql-实现简单数据交互 一般是右键新建数据库,然后选中数据库,选择创建新的表,然后设计需要的字段,注意的是每一个表需要设计主键(选中行,右键创建新的索引-PRIMARY)。(建议下载长期支持版本,版本不宜过低,比如18,20),Vue.js(npm install -g @vue/cli,下载速度慢可以设置淘宝镜像)。5、接下来,输入cd vueproject,进入当前项目目录,输入npm i,下载项目所需要的依赖。我这里是中文版,如果有需要,可以在设置里面的插件,下载中文包,然后重启pycharm即可,插件如下。 阅读详情

今天来实现一套前后端分离的人体(车辆)属性检测系统。其中后端主要是用python(flask)来实现主要算法以及数据存储等),前端用vue实现,主要实现数据上传与数据展示功能

一 、主要算法实现

① 目标检测算法

该演示平台主要是检测视频与图像中的人,车信息。

采用yolov5算法来实现目标检测。具体流程可以参照如下文章,这里就不做详细讲解啦

https://blog.youkuaiyun.com/reset2021/article/details/124408740?spm=1001.2014.3001.5502

主要注意事项,就是标注数据是需要考虑检测的目标对象(车,人),并且是要检测人体

② 人体属性识别

对上述检测出来的人体进行属性识别,设计实现了一个多标签的分类问题,具体实现过程将在另外博客中单讲。

结果如下(这里主要展示的是年龄,性别,帽子状态(是否戴帽子),头发长度四个属性)

③ 对上述检测出来的车辆进行属性识别,设计实现了一个多标签的分类问题,具体实现过程将在另外博客中单讲。

结果如下(这里主要展示的是颜色,朝向以及类别三个属性)

二 、前后端部署

① 前端部署

前端主要实现视频,图像的上传,以及视频,图像检测后的结果展示,并且对相应数据进行统计,最终展示对应的检测图片的相关属性内容

主体代码实现如下所示:

<template>
  <div id="Content">
    <div class="inputWrap">
      <el-radio-group v-model="radio">
        <el-radio-button label="视频检测"></el-radio-button>
        <el-radio-button label="图片检测"></el-radio-button>
      </el-radio-group>
      <el-upload
        class="uploadBtn"
        accept="video/mp4"
        action="http://127.0.0.1:5003/v
基于CNN的车辆安全带检测系统设计与实现 卷积神经网络(CNN)作为深度学习在计算机视觉领域的核心技术,通过局部感知和权值共享机制高效提取图像特征。在目标检测任务中,CNN结合YOLO等算法可实现实时物体识别,其技术价值在于将传统CV方法与深度学习相融合。本文以道路车辆安全带检测为应用场景,详细解析了采用改进ResNet18架构的CNN模型设计,通过SE注意力模块和多尺度训练等优化手段,使模型在测试集上达到87.6%的mAP。系统整合TensorFlow算法框架与Flask轻量级服务,为智能交通管理提供了可行的技术方案,其中模型蒸馏和困难样本挖掘等 阅读详情

相关推荐

基于树莓派与边缘计算的智能路灯AI行为识别系统开发实践

物联网与边缘计算是构建智慧城市感知层的关键技术,其核心原理是将计算能力下沉至网络边缘设备,就近处理数据,从而降低延迟、节省带宽并提升系统响应实时性。这一技术架构在安防监控、工业检测等领域具有重要价值。通过将AI模型部署在边缘设备(如树莓派)上,结合多传感器数据融合,可以实现本地化的实时智能分析。本文聚焦于一个典型的应用场景——智能报警路灯系统,详细阐述了如何利用树莓派、英特尔神经计算棒(NCS2)等硬件,结合OpenVINO框架优化AI模型,实现对人体异常行为(如摔倒)的精准识别与快速报警响应。项目实践涵盖

cqwf95925的博客 429

基于RK3568与多传感器融合的智能报警路灯:从边缘计算到公共安全实践

物联网与嵌入式系统通过将物理设备连接并赋予智能,正深刻改变着传统基础设施的形态。其核心原理在于利用传感器采集数据,通过微处理器进行本地或云端处理,并执行相应控制。这一技术价值在于实现物理世界的数字化与智能化,显著提升效率与响应速度。在智慧城市、工业自动化等应用场景中,边缘计算尤为重要,它通过在数据源头就近处理,有效降低了网络延迟与带宽压力,保障了实时性。本文聚焦于一个具体的工程实践——智能报警路灯,它正是上述技术的典型融合。项目采用瑞芯微RK3568作为边缘计算核心,并创新性地结合了毫米波雷达与视觉传感器进

weixin_34054866的博客 464

【Python】 Django 后端物体检测

利用Vue3+TypeScript搭建前端图像上传模块,后端利用Django框架接收相关图像数据,加载相关的目标检测模型,将识别的后的目标信息回传给前端页面。这里我们将获取到的图像信息通过 getImage_Info 接口传输至baseUrlApi封装后的后端路由中,本地测试中存在跨域问题,可以进行跨域代理。本文主要介绍利用前端Vue+后端Django框架搭建一个简单的web应用,集成训练好的目标检测模型,输出相关的物体类别信息。这里我们使用的是Vite进行相关的代理,具体可以查看相关的说明文档。

qq_44646352的博客 670

基于python的人体状态识别

本程序实现了对人体不状态的识别,可以用在人体步态识别、识别检测、信息加密等领域,能够实时显示识别的结果,可以直接运行。

基于Flask+VUE前后端,在阿里云公网WEB端部署YOLOv5目标检测模型_Yolov5-Flask-VUE.zip

基于Flask+VUE前后端,在阿里云公网WEB端部署YOLOv5目标检测模型_Yolov5-Flask-VUE

CentOS7下用FreeRADIUS+AD实现802.1X认证完整指南(附华为交换机配置)

本文提供了在CentOS 7系统上部署FreeRADIUS并与Windows Active Directory集成,以实现企业级802.1X网络认证的完整实战指南。内容涵盖从架构原理、服务器配置(包括Kerberos、Samba Winbind集成)、FreeRADIUS核心设置与AD联动,到华为交换机的详细配置步骤。重点解决了生产环境中常见的高可用、动态VLAN下发及深度排错问题,为企业构建集中、安全的网络准入控制体系提供了经过验证的解决方案。

weixin_29273849的博客 405

Dify学习笔记-知识库(六)

Dify学习笔记-知识库

大数据知识梳理 2万+

Kali Linux渗透测试:蚁剑(AntSword)三种安装方法与避坑指南

WebShell管理是渗透测试与网络安全攻防演练中的关键技术环节,它允许安全人员在获得初步访问权限后,对目标系统进行文件管理、命令执行和数据库操作等深度控制。其核心原理是通过在Web服务器上植入特定脚本,建立一条隐蔽的远程管理通道。在实战中,一个高效、稳定的WebShell管理工具能极大提升后渗透阶段的工作效率与成功率。蚁剑(AntSword)作为一款功能强大的国产开源工具,凭借其插件化架构和图形化界面,成为众多安全研究人员的首选。本文将聚焦于如何在渗透测试专用操作系统Kali Linux上部署蚁剑,详细对

weixin_34413103的博客 413

在Jetson orin板卡上部署ocr模型遇到错误

摘要:安装ONNX Runtime GPU版本时遇到问题,直接pip install onnxruntime-gpu会报错。解决方案是从test.pypi.org下载对应的.whl文件(如ort_nightly-1.14.0...aarch64.whl),本地安装后还需降级NumPy版本(如pip install numpy==1.26),以解决NumPy版本兼容性问题。整个过程涉及三个关键步骤:下载正确架构的wheel文件、本地安装、调整NumPy版本。

xdxd3c的博客 1524

A Side Scan Sonar Image Denoising Algorithm Based on Compound of Fuzzy Weighted Average and Kalman F

Abstract 水下侧扫声纳图像的噪声来源:高斯噪声、脉冲、斑点噪声。 传统方法只能移除部分噪声,并且去噪后容易造成细节模糊。 本文在考虑到噪声的随机性以后,提出一种融合了模糊加权平均和卡尔曼滤波的去噪方法。 在最大化保留图像细节的基础上,同时去除高斯噪声和脉冲噪声 一.Introduction 由于海底环境和声波自身干涉的影响,声纳图像生成的图像难免会有噪点。声纳采集的图像通常会有高斯噪声、脉...

qq_44516871的博客 927

Spring AI Alibaba实战训练营-20 基于注解驱动的MCP快速开发入门指南

本文详细讲解如何使用SpringAiAlibaba快速开发基于注解驱动的MCP应用。文章详细介绍了MCP协议并且重点介绍了Spring AI通过注解驱动的开发方式简化MCP服务开发。具体包括服务端和客户端的注解使用、城市最新时间查询MCP项目结构概览(服务端和客户端模块)以及环境配置要求。

program哲学 294

Xiaojie雷达之路---手把手教你从串口获取雷达原始数据(一)---新建工程(开始)

Hello,大家好,我是Xiaojie,欢迎大家能够和Xiaojie来一起学习毫米波雷达知识,Xiaojie准备连载一个系列的文章---利用串口获取毫米波雷达中的原始数据,本系列文章将从新建工程到最后原始数据显示到PC上进行逐步介绍,这个系列的文章大约是一个4-5篇左右。本篇文章呢,主要讲的是如何新建一个毫米波雷达的工程。

XiaoJie的博客 5808

最适合入门的100个深度学习项目

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》,内包含了各种不同的深度学习项目,包含项目原理以及源码,每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

优快云 精品推荐 12万+

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

上一篇: yolov5训练自己的数据集--篮球
下一篇: scrapy爬虫初探
reset2021
博客等级 码龄5年 561粉丝 415原创
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

reset2021

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值