yolov5 违章停车检测
时间: 2023-12-10 09:35:57 浏览: 198
为了有效地管理违章停车问题,我们可以使用YOLOv5进行车牌检测与识别。下面是使用YOLOv5进行违章停车检测的步骤:
1.安装YOLOv5
首先,我们需要安装YOLOv5。可以通过以下命令在终端中安装YOLOv5:
```shell
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
2.准备数据集
接下来,我们需要准备一个包含违章停车车辆的数据集。数据集应该包含车辆的图像和相应的标签。标签应该包含车辆的位置和车牌号码。
3.训练模型
使用准备好的数据集,我们可以训练一个YOLOv5模型。可以使用以下命令在终端中训练模型:
```shell
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights ''
```
其中,--img指定输入图像的大小,--batch指定批量大小,--epochs指定训练的轮数,--data指定数据集的配置文件,--cfg指定模型的配置文件,--weights指定预训练模型的权重文件。
4.测试模型
训练完成后,我们可以使用训练好的模型对新的图像进行测试。可以使用以下命令在终端中测试模型:
```shell
python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/exp/weights/best.pt --conf 0.4
```
其中,--source指定输入图像的路径,--weights指定训练好的模型的权重文件,--conf指定置信度阈值。
通过以上步骤,我们可以使用YOLOv5进行违章停车检测。
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