基于yolov5的车辆检测计数

基于YOLOv5的车辆检测计数可以通过使用已经训练好的模型和测试图片或视频来实现。你可以使用上述提供的代码片段作为参考，根据实际需求调整检测函数的参数，比如置信度阈值和重叠度阈值，以及绘制边界框的样式和标签。同时，你也可以扩展这个脚本，实现批量处理图片或视频，输出更详细的统计信息，或者将检测结果存储到数据库或文本文件中。

相关问题

python基于yolov5的车辆检测并计数

你可以使用YOLOv5模型来进行车辆检测和计数。以下是一个基于YOLOv5的Python示例代码，可以帮助你完成这个任务：

import cv2
import torch

# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 设置使用的设备
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model.to(device).eval()

# 加载图像
image = cv2.imread('path/to/image.jpg')

# 进行车辆检测
results = model(image)

# 获取检测结果
vehicles = results.pandas().xyxy[0]
vehicle_count = len(vehicles)

# 打印车辆数量
print(f"车辆数量：{vehicle_count}")

# 显示检测结果
results.show()

# 保存检测结果
results.save()

# 释放资源
torch.cuda.empty_cache()

请确保已安装必要的依赖库，如torch、opencv-python和pytorchcv：

pip install torch opencv-python pytorchcv

在代码中，我们首先加载了YOLOv5模型，并设置了使用的设备。然后，我们加载待检测的图像，并将其传递给模型进行推理。最后，我们提取检测结果并计算车辆的数量，同时展示和保存检测结果。

请注意，这里使用的是YOLOv5的轻量级版本（yolov5s）。你也可以尝试使用其他版本（如yolov5m、yolov5l或yolov5x），根据实际需求进行调整。

希望能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。

基于yolov5行人车辆检测

基于yolov5的行人车辆检测是一种利用深度学习技术实现的目标检测算法，它可以在红外场景下对车辆和行人进行检测。该算法使用了训练好的权重，训练输入尺寸为640x640，map达到了90%以上。目标类别为car和person，并且可以进行出/入分别计数。默认检测类别包括行人、自行车、小汽车、摩托车等。如果需要检测不同位置和方向，可以在main.py文件的第13行和21行修改2个polygon的点。