基于YOLOV5的头盔佩戴识别数据系统源码。修改yaml配置文件 进入\yolov5-5.0\data\文件夹内，打开voc.yaml文件, 原voc.yaml文件 # PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ # Train command: python train.py --data voc.yaml # Default dataset location is next to /yolov5: # /parent_folder # /VOC # /yolov5 # download command/URL (optional) download: bash data/scripts/get_voc.sh # train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/] train: ../VOC/ima

基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型+标注好的数据.。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。基于Yolov5的口罩检测识别数据集+训练好的识别模型。 +标注好的数据. 结构 labels -- 所有图片的标签文件 photoes -- 转移到一个文件夹后的图片数据集(原始图片来自图片来源） yolov5-master yolov5的模型文件夹 transmit.py 用于将从github下载的文件快速写入一个文件夹的Py程序

MATLAB虫害检测识别系统

MATLAB视频人体异常行为检测识别[GUI，论文]

一款基于YOLOv5的物体检测识别与分类系统源码.zip

人体姿态异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。人体异常行为检测识别系统（论文，GUI）。该论文课题为基于Matlab的异常姿势识别系统。可以识别视频里面的一些诡异行为。比如说跌倒打架，都行走站立，伸长手臂等等。并且进行预警。

YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测系统源码。本项目采用该进YOLOv5进行疲劳特征检测模型训练，引入注意力机制，在疲劳视频测试阶段，引入deep-sort目标跟踪算法 疲劳检测模型，基于YOLOv5网络结构进行训练。采用YawnDD，CEW，DROZY数据集，对其中部分视频进行分帧处理。共标记6800张样本，按照4:1分为训练集和测试集。 本项目分别采用YOLOv5模型：YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5进行多次训练 YOLOv5疲劳驾驶数据集和疲劳驾驶检测系统源码。本项目采用该进YOLOv5进行疲劳特征检测模型训练，引入注意力机制，在疲劳视频测试阶段，引入deep-sort目标跟踪算法 疲劳检测模型，基于YOLOv5网络结构进行训练。采用YawnDD，CEW，DROZY数据集，对其中部分视频进行分帧处理。共标记6800张样本，按照4:1分为训练集和测试集。 本项目分别采用YOLOv5模型：YOLOv5s, YOLOv5m, YOLOv5l, YOLOv5进行多次训练

YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了 出/入 分别计数。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。

YOLOv5进行水域游泳者检测系统， 编写数据集配置文件 修改位于 models/yolov5s_swimmer.yaml 的文件内容。 主要是修改 ==nc== 参数的值，这里我们有 ==person== 和 ==swimmer== 两种类型的目标，所以 nc 设置为 2。 # parameters nc: 2 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 # YOLOv5 backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1

MATLAB人体姿态行为检测识别源码。基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。MATLAB人体姿态行为检测识别源码。基于MATLAB差影法的人体姿态识别。带有一个GUI可视化界面。需要准备对应的模板图片作为背景图，然后测试图和背景图进行作差，结合形态学知识，提取出人体轮廓，接上最外接矩形，得出矩形长宽，计算长宽比例，从而判断人体姿态。优点是通俗易懂。另外可改造成不需要模板图片的纯形态学或者利用帧差法识别的基于视频的人体行为检测。