YOLOV8智慧交通违法目标检测

YOLOV8智慧交通违法目标检测
共15节 551人在学 课程详情
  • YOLOV8课程介绍

    • YOLOV8人工自能交通目标检测
  • 智慧交通业务及数据理解

    • 自动驾驶及L2 +ADAS DVR设备相关介绍
    • 目前自动驾驶行业水平及国内现状
  • YOLOV8开发环境部署测试

    • 主流深度学习框架及算法介绍
    • NVIDIA+CUDA安装测试
    • Anconda +PyTorch安装测试
    • 克隆YOLO8及本地测试
  • YOLOV8智慧交通目标检测项目实战

    • labelme安装及工具集对比
    • 交通违法数据标注
    • 标注数据集格式转换
    • YOLOV8模型参数详解及模型参数修改
    • 训练交通违法目标检测模型及模型评估
    • 模型测试及性能统计
    • 交通违法目标检测优化建议
  • 课程总结

    • YOLOV8智慧交通违法目标检测总结

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    课时介绍

    模型算法选择、数据标注、模型训练及优化及部署

    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 

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