yolov8 yolov8_使用yolov8实现行人检测算法_优质项目

yolov学习笔记-行人数据集

资源说明 【1】资源属于对应项目写的论文，写作规范、逻辑紧密、用语专业严谨，内容丰富饱满，可读性强，很适合对该领域的初学者、工程师、在校师生、毕业生等下载使用。 【2】论文适合学习借鉴参考，为您的类似项目开发或写作提供专业知识介绍及思路。 【3】资源非项目源码，如需项目源码，请私信沟通，不Free。 【4】可用于毕业设计、课程设计，切记完全照抄！ 【5】鼓励大家下载后仔细研读，多看、多思考！搞懂里面的知识点及实验内容。欢迎交流学习！

红外行人检测数据集，总共有8000张图片，由FLIR热红外相机采集得到，全部已经标注包含txt标签文件 里面有jpeg图片和txt格式的标签。 已经按照8:2的比例划分好数据集，训练集6400个，验证集1600个。 nc: 2 names: ['car','person'] 总共927M，通过百度网盘链接发送

智慧工地数据集3065张反光衣安全帽行人检测数据集含voc和yolo格式两种标签(工地监控多视角多场景抓拍).zip 【实际应用】 智慧工地项目、反光衣穿戴检测、安全帽佩戴检测、人员入侵抓拍告警等 【数据集说明】 数据集一共3065张，标签包含yolo格式(txt)和voc格式(xml)，标注工具LabelImg手工标注，标注精准，背景丰富、多视角监控拍摄，多种目标检测算法可直接使用(如YOLO系列、ssd、centernet、pp-yolo、yoloX、PP-picoDet等等)。 真实工地监控摄像头拍摄采集，视角及背景多样化，标注精准无误，实际项目所用，算法拟合很好，质量可靠。由于上传资源大小限制，该资源上传了部分图片数据，完整图片资源中附有百度云下载链接。 【备注】 只分享高质量实际项目数据集，请放心下载，不要与乱七八糟数据比较，所有图片实际工地监控真实拍摄，具有很高的实用价值！使用过程有问题随时沟通。

yolov5 deepsort 行人/车辆（检测 +计数+跟踪+测距+测速），具体代码请私信

1、YOLO红外车辆行人检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：https://blog.csdn.net/m0_64879847/article/details/132301975

1、资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数源码+说明文档（高分项目）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

随着人们的随着人们的生活水平和生活质量不断地提高，道路上的机动车辆也日益增多，道路上和斑马线上的交通安全成为社会要点问题。智能型交通系统能够有效缓解交通压力。本文设计了基于单片机的智能发光行人斑马线系统，能够极大限度的提高人们在通过斑马线时对交通安全的警惕性。 本文设计的智能发光行人斑马线系统采用了51单片机作为核生活水平和生活质量不断地提高，道路上的机动车辆也日益增多，道路上和斑马线上的交通安全成为社会要点问题。智能型交通系统能够有效缓解交通压力。本文设计了基于单片机的智能发光行人斑马线系统，能够极大限度的提高人们在通过斑马线时对交通安全的警惕性。 本文设计的智能发光行人斑马线系统采用了51单片机作为核心控制器，能够控制交通信号灯和安全地灯，同时采用了压力传感器、单片机语音报警模块、车流量检测等模块来辅助优化交通灯系统。单片机控制交通灯和斑马线地灯实时显示通行信号。当压力传感器检测到有行人闯红灯时，系统会发出语音提醒。车流量系统可以检测车流量，并实时调整通行时间。本设计通过优化传统的交通信号灯系统，增加斑马线地灯、语音报警和车流检测处理功能，可以进一步提高交通指挥的效果，增加安全性。

用pytorch实现ssd并在自己的数据集上进行行人检测