3588 yolov5 实现闸机视觉逻辑

YOLOv5[^1] 是一种流行的基于深度学习的目标检测模型，它可以在一张图片或视频帧上快速定位并识别多个类别。要在闸机视觉逻辑中应用 YOLOv5 来实现目标检测，通常包括以下步骤：

1. **安装依赖**:

   pip install pytorch torchvision fastai yacs omegaconf

2. **预训练模型下载**:
下载适合闸机场景的预训练权重，如 `yolov5s` 或 `yolov5m`。例如：

   !wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0.1/yolov5s.pt

3. **加载模型**:

   from torch.hub import load_state_dict_from_url
   model = load_state_dict_from_url('https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0.1/yolov5s.pt', map_location='cpu')

4. **配置闸机特定的数据集**:
对于闸机应用，可能需要调整YOLOv5的训练数据集，包含闸机入口处的人脸或ID卡图片。

5. **目标检测**:
使用 `model()` 函数对输入的视频帧进行实时检测：

   results = model(img)

这里 `img` 是从摄像头捕获的单帧或一段连续帧组成的video。

6. **逻辑判断与响应**:
- 根据检测结果，如果发现有人脸或其他闸机允许通过的标识物，则执行开门操作；
- 否则，如果未检测到有效的通行凭证，闸机会保持关闭状态。

闸机的具体逻辑会涉及到硬件接口控制，这通常是外部设备的工作，而YOLov5主要负责视觉识别部分。