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文章 2024-06-13 来自：开发者社区

基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（3）

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基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计（1）

前言车辆检测追踪与流量计数系统是智能交通系统的重要组成部分，对于交通规划、交通拥堵管理以及道路安全都有着至关重要的作用。该系统通过采用先进的YOLOv8图像识别和ByteTrack跟踪算法，能够在高流量和复杂交通场景中实现高精度的车辆检测与跟踪，准确完成自行绘制任意一条线段的过线计数。这有助于快速响应交通状况变化，为城市交通管理提供实时数据支持，增强道路使用效率，并可以减少交通拥堵和事...

文章 2023-04-19 来自：开发者社区

二维码及条形码智能检测软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

前言二维码是移动互联网与物联网时代的重要入口之一，其广泛应用于物流快递、电子商务、智慧工业等场景。传统二维码识别系统往往采用非智能化图像处理技术实现单个二维码的识别，对批量二维码图像则无法处理。本文利用最新人工智能技术，通过构建适用于批量二维码识别的数据集，基于深度学习中的目标检测定位框架YOLOv5，实现了批量二维码的检测与定位，设计了一....

文章 2023-04-19 来自：开发者社区

血细胞智能检测与计数软件（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面版）

前言目标检测主要通过人工智能技术识别并定位图像中的物体，在实际生活中应用领域广泛：数字摄像机智能火灾监控、医学影像肿瘤检测、数码相机人脸自动定位等等多个领域。传统目标检测算法因无法利用图像的深层特征而易受到物体遮挡、光照变化等因素的干扰，导致漏检与误检。深度学习的出现可以很好地解决这一问题。深度学习算法可以从样本中学习，通过对特征的加工组合....

文章 2023-04-19 来自：开发者社区

行人车辆检测与计数系统（Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面）

前言行人车辆检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人和车辆检测统计人流量、车流量数据，优化人力物力等资源....

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更新时间 2024-06-14 15:17:00

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分布式计算框架 MaxCompute MaxFrame

MaxCompute MaxFrame 是阿里云自研分布式计算框架，支持 Python 编程接口并可直接使用 MaxCompute 计算资源及数据接口，与 MaxCompute Notebook、镜像管理等功能共同构成 MaxCompute 完整 Python 开发生态。

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