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摘要： 今天分享一个基于YOLOv12算法的实用项目：对视频中指定区域内目标（例如行人）进行实时计数。具体来说，我们可以统计目标进入和离开区域的数量，支持矩形框或直线分割区域。该项目使用Ultralytics库，结合OpenCV处理视频，非常适合计算机视觉初学者实践。 阅读全文

摘要： 【YOLOv12实战】寥寥数行代码实现目标跟踪与速度估计，新手也能轻松搞定！ 阅读全文

摘要： 今天，我们来探讨如何利用YOLO算法实现热力图的展示。YOLO算法最常见的应用是目标检测，但它其实隐藏着许多其他技能，比如热力图生成。这项功能可以帮助我们直观地分析视频或图像中目标物体的位置和趋势。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于深度学习的石头剪刀布手势识别系统，采用YOLOv5/v8/v11/v12等模型实现高精度识别。系统包含用户登录、注册、模型选择等功能模块，通过PyQt5构建交互界面。实验对比显示，YOLOv12在COCO数据集上mAP达40.6%，参数量仅2.6M，综合性能最优。在自制7,000张图片的数据集上，模型识别准确率达94%，F1值0.94，mAP@0.5达96.1%，展现了良好的实时性和准确性。该系统为人机交互提供了新思路，适用于娱乐、教育等多个领域。 阅读全文

摘要： 本期介绍了如何利用MATLAB的Image Labeler工具标注数据并训练RCNN目标检测器（以AlexNet为骨干网络），最终实现对“慢行”和“停车让行”标志的高精度识别。 阅读全文

摘要： 本文介绍了使用LabelImg工具标注YOLO格式数据集的全流程。首先详细讲解了LabelImg的标注方法，包括创建矩形框、类别命名及标注文件格式说明。然后提供了Python脚本自动划分数据集的方案，支持自定义训练集/验证集/测试集比例，并生成YOLO训练所需的dataset.yaml配置文件。最后展示了基于PyQt5封装的GUI工具，使数据集划分更加可视化、易操作。整个过程从数据标注到预处理完整覆盖，为计算机视觉项目的数据准备提供了便捷的解决方案。 阅读全文

摘要： 1.演示视频 基于stm32单片机家庭环境监测系统视频演示_哔哩哔哩_bilibili 2. 项目介绍 本项目基于STM32F103C8T6最小系统板，打造了一个功能强大、显示直观的家庭环境监测系统。系统集成了温湿度、光照强度、多种气体、人体感应等传感器，并通过OLED屏幕本地实时显示数据，同时支持 阅读全文

摘要： 项目演示视频： 15分钟速通yolo12，从环境搭建到推理图片，最后训练自己的数据集_哔哩哔哩_bilibili ​ 1 环境搭建 1.1 python安装 python我们这里使用了3.10，python的下载地址：Python Release Python 3.10.11 | Python.or 阅读全文

摘要： 1.前言 随着城市化进程的加速和机动车保有量的急剧增加，交通拥堵和安全问题已成为全球性挑战。交通信号灯作为道路交通管理的核心要素，其准确识别对于智能交通系统和自动驾驶车辆至关重要。有效的交通信号灯识别技术不仅能提升道路通行效率，还能显著降低交通事故发生率。因此，开发高精度、实时性的交通信号灯识别系统 阅读全文