掌握YOLOV8交通目标检测和采集符合法规管理要求的数据集方法
通过智慧交通目标检测项目实战进一步熟悉行业业务和应用场景
根据智慧交通行业场景和数据开发自己的的模型算法和目标检测业务
YOLOV8智慧交通违法目标检测
无限期 视频有效期
15节 节数
356人 学习人数
课程评分
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YOLOV8智慧交通违法目标检测
基于YOLOV8大模型算法，结合国内交通垂直领域对违法行为进行目标检测项目实战：
1、本课程在YOLOV8最新大模型算法的基础上，对智慧交通的图像视频进行实时监测判断驾驶违法行为，实现驾驶员行为识别分析，进而实现精准的动态监管，同时与各省级监测平台无缝对接，做到监测指标和管理模式高度统一，推进道路运输安全领域的信息化、标准化、智能化。
2、开发环境Win11 64、Python3.9.17、opencv-python 4.7、PyTorch2.0.1-cuda 11.7、Anaconda 4.12、Labelme5.3、YOLOv8.0.132
3、本课程计划：自动驾驶 L2 ADAS +DVR设备及国内交通现状、智慧交通违法业务与数据介绍、YOLOV8开发环境部署测试、数据采集数据标注、标注数据集格式转换、模型训练与测试、模型评估及模型优化等
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马来西亚计算机博士
电子科大软工硕士，管理学博士、计算机博士，有10年以上交通及医疗头部企业的大数据人工智能研发项目经验。在交通领域、医疗领域申请国家专利11项，
已获取证书5项，主导国内9省2市交通大数据及人工智能平台研发、参与多家三级医院大数据中台及人工智能研发及项目落地。
电子科大软工硕士，管理学博士、计算机博士，有10年以上交通及医疗头部企业的大数据人工智能研发项目经验。在交通领域、医疗领域申请国家专利11项，
已获取证书5项，主导国内9省2市交通大数据及人工智能平台研发、参与多家三级医院大数据中台及人工智能研发及项目落地。
你将收获
适用人群
1、希望可以学会人工智能学习相关技能、从而转到相关行业的同学 2、希望学习YOLOV8目标检测的学员和从业人员 3、希望进入国内智慧交通行业了解业务和智能识别相关的学员和从业人员 3、
课程介绍
基于YOLOV8大模型算法，结合国内交通垂直领域对违法行为进行目标检测项目实战：
1、本课程在YOLOV8最新大模型算法的基础上，对智慧交通的图像视频进行实时监测判断驾驶违法行为，实现驾驶员行为识别分析，进而实现精准的动态监管，同时与各省级监测平台无缝对接，做到监测指标和管理模式高度统一，推进道路运输安全领域的信息化、标准化、智能化。
2、开发环境Win11 64、Python3.9.17、opencv-python 4.7、PyTorch2.0.1-cuda 11.7、Anaconda 4.12、Labelme5.3、YOLOv8.0.132
3、本课程计划：自动驾驶 L2 ADAS +DVR设备及国内交通现状、智慧交通违法业务与数据介绍、YOLOV8开发环境部署测试、数据采集数据标注、标注数据集格式转换、模型训练与测试、模型评估及模型优化等
课程目录
