Yolov5实现物体分类识别和电子围栏

最新推荐文章于 2025-03-12 22:57:45 发布
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分类专栏： 计算机系大学实验 文章标签： python 图像处理 开发语言
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一、程序模块详解

进入电子围栏区域标注：将视频逐帧转化为图片，然后以划线的方式对每张图片进行标注作为进入电子围栏区域的区域。

物体分类识别：基于yolov5模块，对里面的detect.py函数进行修改（更改输入图片的地址并将save_txt置为True，保存识别框的坐标为txt文件。）

坐标转换函数：由于yolov5保存的坐标为标准化后的坐标，而我们所需要的是像素坐标，因此利用此模块将标准化坐标转化为像素坐标。

判断是否跌倒或进入电子围栏区域：在保存的txt文件中可以得到识别物体的分类编号和坐标，人的分类编号为0，因此对每张图片把对应的0编号的坐标提取出来，计算矩形框的长宽比c。若c≥1,则代表人跌倒，若c<1则代表人正常行走。标定的进入电子围栏区域可以计算直线的方程，每个人可以得到矩形方框上边沿的终点坐标，带入直线方程即可判断是否进入电子围栏区域，并对其进行标注。

二、功能组成结构图

三、实验结果 

 

 

需要实验报告的小伙伴可以私信我发给你 ！！！

基于YOLOv5的施工区域检测
m0_52343631的博客
03-08 278
在现代智能交通和城市基础设施建设中，施工区域的智能检测是保障交通安全和施工人员安全的关键技术之一。施工区域往往伴随着车辆绕行、交通拥堵和安全隐患，因此快速而精准地检测施工区域中的相关目标（如施工人员、路锥、隔离栏）是智能交通管理的重要内容。本文基于YOLOv5成功实现了施工区域的智能检测系统，检测精度和速度均达到较高水平。✅ 基于PyQt5搭建UI界面，支持实时摄像头视频流的检测与显示。✅ 训练YOLOv5模型，优化检测精度和速度。✅ UI界面友好，支持动态显示检测结果。✅ 评估模型性能，优化模型超参数。
YOLOv5改进策略|实战应用案例|YOLOv5机场安全围栏检查，破损围栏检测，YOLOv5平均精度 (AP) 提⾼了 6.9%
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05-27 1797
在当今时代，⻜机在全球交通中发挥着⾄关重要的作 ⽤。确保乘客、货物和机械的安全⾮常重要。这需要⻜机 上和机场基础设施内适当的安全机制。保护空侧等敏感区 域是机场运营商⾯临的⼀项重⼤挑战。例如，在德国，有 超过 540 个机场，其中 15 个根据 Luftverkehrsgesetz § 27d 第 1 段被归类为国际机场。为了获得此分类，机场必须遵守 § 8 Luftsicherheitsgesetz (LuftSiG)，确保其敏感区域（包 括空侧）免受未经授权的访问1。
python闯入指定区域识别，闯入识别，电子围栏报警
03-05
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基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一） -- 数据集原图获取与标注
_天涯__的博客
06-04 5676
从本篇博客正式开始深度学习项目的记录,实例代码只会放通用的代码，数据集和训练数据也是不会全部放出。 想要让人工智能有智能，得先训练它，训练要有数据集，制作数据集要有原始数据。 所以搭建系统的第一步，就是从网上爬一些图片来构建数据集，为什么是爬虫爬取呢，因为太多了，手动下载根本不现实。 写个爬虫在百度谷歌爬取图片，搜索关键字然后下拉界面到底（设置一个超级大的数或者一直下拉），获取所有的图片元素。 比如百度图片搜索结果的 <li/>@..
手把手教你制作智能桌宠（小可爱哦！）
water的博客
03-14 1万+
大家曾经记忆里的回忆，是不是腾讯企鹅的。它又萌又可爱，如图： 但是我们多么想制作一款自己的智能宠物啊，今天我们就将带你手把手制作桌宠。最主要的是文末我将给出源代码哦！大家可以DIY设计自己专属的桌面宠物和其智能功能。 其特点之一： 会运动，还会变身： 特点之二： 会说话聊天： 特点之三： 右键多功能性（可语音控制，连接WiFi等，最主要学完这篇文章之后可以自己添加功能）： 代码如下： c...
第四弹-yolov5模型 流量统计，区域布防，越界识别，电子围栏
william_myq的博客
07-20 501
第四弹是对第三弹的bytetrack 模型进行应用扩展 可以应用面有以下 小吃街的人流量来往客流统计，便于管理方进行活动策划或者铺面管理 高速公路上，城市公路的车流量分析，便于进行交通管制安排 海湾海事局进行出入帆船，渔船流量管理 鸡场，猪场，羊场，牛场进行每日放养出栏和收储回栏的数量统计 物流传送带入库出库比数据采集 指定区域安防问题，指定区域防控某种动物止入等应用 以下是对商业街来往客流人数统计 具体数据再左上角，由于导入gif只能发5M，所以压缩较大 有兴趣可以下载
YOLO-V5分类实战系列 —— 快速训练自己的数据集
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06-14 1万+
YOLO-V5 训练自己的分类模型 1、获取官方源码 2、测试官方源码 2.1、公开数据集测试源码 3、源码模块解析 3.1、数据读取 4、快速开始训练自己的数据 4.1、准备自己的数据 4.2、配置训练参数
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03-19 7458
[‘person’, ‘bicycle’, ‘car’, ‘motorcycle’, ‘airplane’, ‘bus’, ‘train’, ‘truck’, ‘boat’, ‘traffic light’, ‘fire hydrant’, ‘stop sign’, ‘parking meter’, ‘bench’, ‘bird’, ‘cat’, ‘dog’, ‘horse’, ‘sheep’, ‘cow’, ‘elephant’, ‘bear’, ‘zebra’, ‘giraffe’, ‘backpack
YOLO配合 PYQT做自定义虚拟电子围-自定义绘制多边形虚拟电子围栏
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09-08 1082
YOLO可以识别检测物体，这是众所周知的。使用YOLO来做目标检测，并获取坐标信息。
商品破损检测：基于YOLOv5的深度学习应用与UI界面实现
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m0_52343631的博客
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本系统的核心目标是实现一个基于YOLOv5的商品破损检测模型，并结合PyQt5开发一个图形用户界面进行实时展示。数据集准备与标注：我们需要准备包含商品破损图像的数据集，并标注商品破损的区域。YOLOv5模型训练：利用标注的数据集训练YOLOv5模型，完成商品破损的检测任务。UI界面开发：使用PyQt5开发一个图形用户界面，显示实时视频流，并展示检测到的破损商品信息。YOLOv5是YOLO系列中的最新版本，是一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测模型。
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结合YOLO与PyQt，我们可以构建一个强大的自定义虚拟电子围栏系统。这不仅能提高安全性，还能实现实时监控和报警，同时具备良好的用户交互体验。
yolov5垃圾分类数据集三千张（已标注）
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yoloV5目标识别以及跟踪，功能识别动物（大象，犀牛，水牛，斑马）
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11-25 3712
训练YOLOv5，识别图像内的苹果和香蕉。
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06-24 1万+
YOLO即You Only Look Once，YOLOv5最初是著名的目标检测算法，但是从2022年8月更新的YOLOv5 v6.2版本开始支持分类功能，分类用到的代码主要在classify文件夹下。 YOLOv5代码下载地址https://github.com/ultralytics/yolov5，直接全部下载下来，不需要修改代码配置，上传到Kaggle中. 当然也可以直接在Kaggle中使用命令行下载代码。先初始化，再clone 项目 下面是官方文档给出的YOLOv5分类方法和其它几种分类方法的准确
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目录一、 使用yolov5 进行舌象目标分类的背景和目的二、 任务步骤：三 、数据集的准备（TCMID-Tongue）：四 、数据预处理：4 .1 、 xml文件转txt文件（编写一个xml转txt脚本 xml2txt.py）4.2 生成数据集数据的图片路径4.3 、编写yaml 文件 4.3.1 、编写 yaml文件1（里面存放训练、测试、预测路径 、分类的数量、分类的目标标签）一般放在data目录（也可以自定义）下 4.3.2 、编写 .yaml 文件二， 在models 目录下 复制（使用什么模型就复
基于YOLOv8的目标识别、计数、电子围栏的项目开发过程
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01-21 3172
用于生产环境中物体检测、识别、跟踪，人、车流量统计，越界安全识别YOLOv8 是Ultralytics的YOLO的最新版本。作为一种前沿、最先进(SOTA)的模型，YOLOv8在之前版本的成功基础上引入了新功能和改进，以提高性能、灵活性和效率。YOLOv8支持全范围的视觉AI任务，包括检测、分割,、姿态估计、跟踪和分类。这种多功能性使用户能够利用YOLOv8的功能应对多种应用和领域的需求。
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「解析」YOLOv5 classify分类模板
绿色羽毛
09-03 4081
学习深度学习有些时间了，相信很多小伙伴都已经接触 图像分类、目标检测甚至图像分割(语义分割)等算法了，相信大部分小伙伴都是从分类入门，接触各式各样的 Backbone算法开启自己的炼丹之路。
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03-08
### 使用YOLOv9实现物体识别的方法 目前关于 YOLOv9 的具体公开资料较少，大多数讨论仍然集中在 YOLOv5 及其变体上。然而，可以推测 YOLOv9 将继承并改进前代版本的核心特性。为了提供一个合理的解释，下面将以现有 YOLO 版本为基础来构建可能的工作流程。 #### 实验环境配置 对于 RK3588 平台而言，推荐的操作系统为 Debian 11 或 Ubuntu 20.04 (aarch64)，这有助于确保兼容性和稳定性[^2]。硬件方面建议配备 USB 摄像头作为图像采集设备，并通过 HDMI 输出显示结果。 #### 安装依赖库与模型准备 尽管当前没有直接针对 YOLOv9 的官方安装指南，通常情况下新的 YOLO 版本会保持类似的安装过程。因此可以从 GitHub 上获取最新的 YOLO 仓库代码，并按照 README 文件中的指示完成必要的 Python 库和其他依赖项的安装。此外，还需要下载预训练权重文件用于初始化网络参数。 #### 数据集处理 当涉及到具体的任务如对象检测时，应当选择合适的数据集路径，在图形界面中指定 Object Detection 类型的任务选项[^1]。如果目标是执行更复杂的操作比如电子围栏功能，则需进一步调整 `detect.py` 脚本内的逻辑控制部分[^3]。 #### ROS集成应用实例 考虑到某些应用场景下可能会结合机器人控制系统一起工作，这里给出了一组基于 ROS2 架构下的命令序列示范，展示了从启动机器人到开启视觉传感器直至最终激活 YOLO 推理服务的整体流程[^4]: ```bash ros2 launch walking_bringup robot.launch.py ros2 launch walking_teleop keyboard.launch.py ros2 launch walking_visual usb_camera_node.launch.py ros2 launch walking_yolov5 yolov5.launch.py ``` 需要注意的是以上指令适用于特定类型的机器人平台；实际部署过程中应根据所使用的硬件做出相应修改。 由于缺乏确切的技术文档支持，上述描述主要依据已知信息推断而来。随着研究进展和技术更新，有关 YOLOv9 更多细节将会逐渐明朗化。
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