【源码】基于Python和YOLOv5的智能监控系统

项目简介

本项目是2022年4 - 7月“人工智能导论”大作业，基于YOLOv5框架开发。利用深度学习技术，为智能监控场景提供有效技术解决方案，可实现对图像或视频中特定目标的自动识别、追踪与测距。

项目的主要特性和功能

1. 目标检测：利用YOLOv5模型实时检测图像或视频中的目标，输出目标类别和位置信息。
2. 多类别识别：支持识别多种目标，如人、火车等，可按需调整模型以适应不同检测任务。
3. 视频流处理：能处理视频流，实现实时监控，对视频中的目标进行实时跟踪检测。
4. 透视变换与直线检测：包含透视变换代码，有手动标点和自动直线检测交点标点两种方式。
5. 测距功能：可对检测到的目标进行测距，并在图像上可视化展示。
6. 数据增强与模型优化：运用数据增强技术提升模型的泛化与鲁棒性，提供模型训练、验证和优化工具。
7. 可视化与日志记录：检测结果可可视化显示，支持使用Weights & Biases等工具记录日志，便于监控和分析模型性能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作： 1. 准备环境：安装Python环境及PyTorch等所需依赖库。 2. 配置数据：准备用于训练的数据集，将标注数据按要求放置在 data/标注/ 目录，测试图片放在 data/example/ 目录。 3. 模型训练：运行训练脚本，根据需求调整超参数对模型进行训练。 4. 模型测试与评估：使用测试数据集对训练好的模型进行测试和评估，分析模型性能。 5. 目标检测与监控：运行 yolov5/detect.py 进行识别，运行 yolov5/measure.py 进行测距和画图，输出结果会保存到 output/ 目录。

注：本项目具有一定复杂性，建议具备Python编程和深度学习相关知识，以便更好地使用。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】