實時對象檢測的案例
使用 Yolov11 進行實時對象檢測（帶案例） ￥8
2025 年 5 月出版
MP4 |視頻：h264、1920x1080 |音頻：AAC，44.1 KHz
語言：英語 |大小：2.04 GB |時長： 3h 0m
從注釋到推理：完整的 YOLOv11 工作流程
學習內容
了解使用 YOLOv11 進行計算機視覺和對象檢測的基礎知識。
在自定義數據集上設置和訓練 YOLOv11 模型，以進行實時對象檢測。
使用精度、召回率和 mAP 指標評估和微調 YOLOv11 性能。
使用 Python 和 OpenCV 為實際應用程序部署 YOLOv11 模型。
要求
對 Python 編程
有基本的了解 熟悉機器學習或深度學習概念是有幫助的，但不是強制性
的 具有穩定互聯網連接和至少 8GB RAM 的計算機（建議將 GPU 用于訓練模型）
愿意學習和試驗計算機視覺工具和代碼
描述
使用 YOLOv11 釋放尖端計算機視覺的力量，YOLOv11 是“You Only Look Once”對象檢測架構的最新和最先進的版本。本實踐課程將帶您從對象檢測的基本概念到實時構建、訓練和部署您自己的 YOLOv11 模型。無論您是 AI 初學者，還是希望提升技能的經驗豐富的開發人員，本課程都能提供完整、實用的學習體驗。您將使用真實數據集，學習如何注釋和準備數據，使用 Ultralytics 框架訓練模型，使用關鍵指標評估性能，并使用 Python 和 OpenCV 部署模型。每個模塊都包括代碼演練、作業和項目，旨在強化關鍵技能。不需要任何 YOLO 經驗，我們將通過清晰的說明和示例指導您完成每個步驟。此外，您還將深入了解對象檢測在各個行業的使用，包括自動駕駛、醫療保健、零售分析和監控。
展開 對象檢測 vs 對象識別 vs 圖像分割
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對象識別：
對象識別是識別圖像和視頻中存在的對象的技術。它是機器學習和深度學習最重要的應用之一。該領域的目標是教機器像人類一樣理解（識別）圖像的內容。
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編輯
對象識別
使用機器學習進行對象識別
HOG（定向梯度直方圖）特征提取器和 SVM（支持向量機）模型：在深度學習時代之前，它是一種最先進的對象檢測方法。它采用正（包含對象的圖像）和負（不包含對象的圖像）樣本的直方圖描述符，并在此基礎上訓練我們的 SVM 模型。
特征袋模型：就像 Bag of words 將文檔視為無序的單詞集合一樣，這種方法也將圖像表示為無序的圖像特征集合。這方面的示例包括 SIFT、MSER 等。
Viola-Jones 算法：該算法廣泛用于圖像中或實時的人臉檢測。它從圖像中執行類似 Haar 的特征提取。這將生成大量特征。然后，這些特征將傳遞到提升分類器中。這將生成提升分類器的級聯來執行圖像檢測。需要將圖像傳遞給每個分類器，以生成正 （找到人臉） 結果。Viola-Jones 的優點是它的檢測時間為 2 fps，可用于實時人臉識別系統。
使用深度學習進行對象識別
卷積神經網絡 （CNN） 是進行對象識別的最流行的方法之一。它被廣泛使用，并且大多數最先進的神經網絡將此方法用于各種與對象識別相關的任務，例如圖像分類。此 CNN 網絡將圖像作為輸入并輸出不同類別的概率。如果圖像中存在對象，則其輸出概率很高，否則其余類的輸出概率可以忽略不計或較低。
展開 使用 TensorFlow 進行對象檢測 ￥5
識別和檢測圖像或視頻中的對象是計算機視覺中的一項關鍵任務。它在各種應用中都至關重要，從自動駕駛汽車和監控系統到增強現實和醫學成像。TensorFlow 是一個 Google 開源機器學習框架，為開發和部署對象檢測模型提供了一系列強大的工具。
在本文中，我們將介紹使用 TensorFlow 進行對象識別的基礎知識。TensorFlow 提供了一個靈活高效的框架來滿足您的需求，無論您是在從事計算機視覺研究項目，還是在設計需要實時對象識別功能的應用。讓我們深入了解利用 TensorFlow 開發對象檢測并充分發揮這項尖端技術的潛力的細節。
什么是對象檢測？
對象檢測是一項計算機視覺任務，涉及識別和定位圖像或視頻中的多個對象。目標不僅是對圖像中的內容進行分類，而且還要精確勾勒和精確定位每個對象的位置。
對象檢測中的關鍵概念：
邊界框
對象檢測涉及在檢測到的對象周圍繪制邊界框。定界框是包圍對象的矩形，由其坐標定義，通常為 （x_min， y_min） 表示左上角，（x_max， y_max） 表示右下角。
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對象本地化
定位是確定對象在圖像中的位置的過程。它涉及預測封裝對象的邊界框的坐標。
類預測
對象檢測不僅可以定位對象，還可以將它們分為不同的類別（例如，人、汽車、狗）。每個對象都分配有一個類標簽，提供有關對象的信息。
展開 YOLO v2 – 對象檢測
為了進行檢測，我們上面討論過的 Darknet-19 架構中進行了一些修改。該模型在啟動時訓練了 160 個 epoch學習率 10-3，權重衰減為 0.0005，動量衰減為 0.9。在 COCO 和 VOC 上訓練模型的策略相同。
結果和結論：
不同對象檢測框架的結果
YOLOv2 在 PASCAL VOC 和 COCO 上提供了最先進的檢測精度。它可以在不同尺寸上運行，從而在速度和準確性之間進行權衡。在 67 FPS 時，YOLOv2 可以提供 76.8 的 mAP，而在 40 FPS 時，檢測器的精度為 78.6 mAP，優于更快的 R-CNN 和 SSD 等最新模型，同時運行速度明顯快于這些模型。
不同物體檢測的速度與精度曲線
該模型也是 YOLO9000 模型的基礎，該模型能夠實時檢測 9000 多個類。
展開 
一種實時檢測變壓器絕緣油中微水含量的傳感器
為確保變壓器：安全可靠的運行，需要實時測量礦物油基變壓器油的擊穿電壓、含水量和溫度，為此工采網推薦德國Passerro 在線擊穿電壓傳感器 絕緣油測試裝置 BDVB TrafoStick TS4x ：BDVB TrafoStick TS4x傳感器是專為變壓器現場永久使用而開發的，專門用于持續實時測量礦物油基變壓器油的擊穿電壓、含水量和溫度。變壓器介電強度的自動實時監測可以觀察變壓器的安全狀態，識別趨勢，最重要的是，及時采取措施提高變壓器和整個供電區域的安全性。
用于自動駕駛的實時車道線檢測和智能告警
作者 |
Priya Dwivedi（編譯:ronghuaiyang）
來源 |
AI公園
知圈
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進“域控制器群”請加微13636581676,備注
域
導讀
車道線檢測 + 距離告警 + 轉彎曲率半徑計算。
代碼：https://github.com/MaybeShewill-CV/lanenet-lane-detection
來自模型的車道線預測
介紹
自動駕駛將在未來十年給旅行帶來革命性的變化。目前，自動駕駛應用正在進行各種應用案例的測試，包括乘用車、機器人出租車、自動商業送貨卡車、智能叉車和用于農業的自動拖拉機。
自動駕駛需要一個計算機視覺感知模塊來理解和導航環境。感知模塊的作用包括：
檢測車道線
檢測其他物體：車輛、人、環境中的動物
跟蹤檢測到的對象
預測他們可能的運動
一個好的感知系統應該能夠在各種駕駛條件下 —— 白天/晚上，夏天/冬天，雨雪等等，實時做到這一點。在這篇博客中，我們著眼于一個實時模型，用于檢測車道線、其他車輛等，并生成警報。
訓練一個實時的車道線檢測器
車道檢測問題通常被定義為語義或實例分割問題，目標是識別屬于車道類別的像素。
TUSimple是車道檢測任務常用的數據集。該數據集包含3626個道路場景的標注視頻剪輯。每個剪輯有20幀。這些數據是通過安裝在車上的攝像頭捕捉到的。下面分享了一個示例圖像及其標注。
展開 激光測距傳感器實時檢測橋梁隧道筑起堅固防線
此事件的發生讓人們警醒，對橋梁工作環境、車輛荷載、主橋線性、斜拉索力、主塔沉降和偏位、主梁應力和振動等進行實時監測。及時掌握橋梁筑結構在復雜運營狀態下的基本情況是十分有必要的，不僅橋梁需要實時監測，隧道橋梁檢測也同樣不可忽視，為了方便相關單位及時發現問題，盡快處置、排除隱患，有效避免重特大事故的發生
保證人們的生命安全，我們該如何筑起堅固防線。
橋梁監測主要是解決橋梁基礎病害、橋梁墩臺病害、橋梁上部病害、橋面病害橋頭跳車及橋梁凍害問題，主要監測參數有：應力應變、靜態振動、變形位移、擾度及環境監測等參數。
隧道作為連接不同區域的重要通道，其安全性和穩定性至關重要。隨著城市化進程的快速推進，隧道運營過程中的形變監測變得越來越重要。隧道橋梁檢測通過對橋梁的技術狀況、缺陷和損傷進行全面、細致、深入地現場檢查，查明缺陷和損傷的性質、部位、嚴重程度及發展趨勢，查清產生缺陷、損傷的原因，以便于分析評價缺陷和損傷對橋梁質量和承載力產生的影響，為橋梁加固和改造提供具體技術資料。
在隧道橋梁檢測的過程中，橋梁荷載試驗是一種比較常見的方法通過對橋梁靜、動載試驗來確定橋梁承載能力和安全度的方法，通過對橋梁結構物直接加載測試橋梁在荷載作用下的實際工作狀態及理論上難以計算部位的受力狀態，判別橋梁結構安全承載力和使用條件。
以往傳統的形變監測方法往往依賴于人工測量，這種方法不僅效率低下，而且容易出現誤差。隨著監測技術的不斷發展，傳感器的使用提升實時監測的準確性，卻也存在一定的缺點：
1.監測數據不準確
傳感器安裝位置和數量不合理，易受環境干擾以及數據采集處理存在誤差。
2.監測數據不全面
監測指標不完整，采樣頻率不足；數據缺乏長期積累。
展開 智能垃圾桶內置超聲波傳感器實現實時在線檢測桶內垃圾高度
目前市場上的智能垃圾處理方案已經能夠提供結合網絡，對感應裝置的垃圾桶，并能檢測出垃圾桶滿了什么料筒溫度感應和垃圾傾向程度，通信設備配置相應的傳播在城市垃圾的情況，中央管理程序，評估和管理，進一步計算出垃圾車路線優化。例如：一家來自芬蘭名為Enevo的公司就專注于垃圾管理和回收領域，該公司研發的一款Enevo One Collect產品旨在智能優化垃圾管理和回收過程中的物流。
環衛工人將Enevo One Collect安裝好后，設備內置的傳感器會檢測桶內垃圾高度。當桶內垃圾大于一定高度時，它就會提醒工作人員垃圾箱已滿；若低于一定高度，那么就繼續提示垃圾箱還有空間。然后工作人員通過電腦或手機上的Web工具還能實時查看到管轄區域內所有垃圾桶的狀態，所以當他一早開著清潔車從環衛所出發時，系統就能幫他規劃好回收垃圾的最優路徑。
此外，Enevo One Collect還能實時監控垃圾桶內的異常，比如溫度過高或者是異常的移動。根據Enevo公司的數據統計，通過減少不必要的垃圾回收造成的車輛燃油和人工費用，這一系統大約能幫助環衛機構減少20%至40%的運營成本，同時也保證了城市環境的衛生。對于智能垃圾桶傳感器的應用工采網提供一款MaxBotix 垃圾桶超聲波傳感器 - MB7139。
垃圾桶超聲波傳感器MB7139是一種用于檢測垃圾桶容量的抗天氣超聲波傳感器。這個傳感器是我們在垃圾桶內測試的推薦的傳感器。有高輸出聲功率與連續可變的增益，能實時自動校準，有噪聲抑制算法等特點，能有效地實現無噪聲距離讀數。
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