汕头哪里建网站,不用登录的秒玩小游戏,中国建设银行网址多少,泛华建设集团有限公司网站博主介绍#xff1a; ✌我是阿龙#xff0c;一名专注于Java技术领域的程序员#xff0c;全网拥有10W粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师#xff0c;我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时#xff0c;我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台… 博主介绍 ✌我是阿龙一名专注于Java技术领域的程序员全网拥有10W粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。 技术范围 我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题我都乐意与你分享解决方案。 主要内容 我的服务内容包括免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文撰写与辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导。此外我还提供腾讯会议一对一的专业讲解和模拟答辩演练帮助你全面掌握答辩技巧与代码逻辑。 获取源码请在文末联系我 如果你对我的内容感兴趣记得先收藏对于毕设选题、项目开发或论文撰写等相关问题随时欢迎留言咨询我会尽力帮助更多同学顺利完成学业。 最主要的是免费咨询相关问题 一、详细操作演示视频 在文章的尾声您会发现一张电子名片欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流 承诺所有开发的项目全程售后陪伴文章下方有历年的好评部分 文档学习资料阿龙可以赠送所有的录制好的讲解视频 系统简介 随着城市交通系统的日益复杂化道路安全和交通效率成为当下社会关注的重点。特别是在自动驾驶技术、智能交通系统及交通监控设备广泛应用的背景下路面裂缝检测的重要性日益凸显。路面裂缝不仅影响交通安全还可能成为交通事故的诱因因此开发一种高效、准确的路面裂缝检测系统对于现代交通管理至关重要。 传统的路面检测方法如人工视觉检查和基于简单传感器的方法虽然广泛应用但这些方法往往劳动强度大、效率低下且无法实现实时监控和快速反应。随着计算机视觉和深度学习技术的迅速发展利用这些先进技术来改进路面裂缝检测的方法显得尤为重要。 本研究旨在开发一个基于YOLOv5s模型的路面裂缝检测系统。该系统利用深度学习技术特别是卷积神经网络CNN能够在不同环境和光照条件下自动检测和分类路面裂缝。与传统方法相比本系统具有更高的检测速度和更好的鲁棒性能够实现大规模和实时的路面状态监控。 本研究的实施不仅能够提高道路维护的效率减少因路面问题引发的交通事故还能为智能交通系统的发展提供技术支持。系统的开发将集成视频上传、裂缝检测及结果展示等功能为用户提供一个全面的路面检测解决方案。此外系统还将支持笔记本摄像头进行实时仿真检测进一步扩展其应用场景。 通过深入研究和应用深度学习在图像处理领域的先进技术本项目旨在为路面裂缝检测提供一个更加准确、高效且成本效益高的解决方案为交通安全管理和智能交通系统的发展做出贡献。 系统实现界面 训练结果 实现代码
aimport argparse
import platform
import shutil
import time
from numpy import random
import argparse
import os
import sys
from pathlib import Path
import cv2
import numpy as np
from PyQt5.QtCore import *
from PyQt5.QtWidgets import *
from PyQt5.QtGui import *
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
import os
import sys
from pathlib import Pathimport cv2
import torch
import torch.backends.cudnn as cudnnFILE Path(__file__).resolve()
ROOT FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH
ROOT Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd())) # relativefrom models.common import DetectMultiBackend
from utils.augmentations import letterbox
from utils.datasets import IMG_FORMATS, VID_FORMATS, LoadImages, LoadStreams
from utils.general import (LOGGER, check_file, check_img_size, check_imshow, check_requirements, colorstr,increment_path, non_max_suppression, print_args, scale_coords, strip_optimizer, xyxy2xywh)from utils.torch_utils import select_device, time_sync
import numpy as np
import timedef load_model(weightsROOT / best.pt, # model.pt path(s)dataROOT / data/coco128.yaml, # dataset.yaml pathdevice, # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpuhalfFalse, # use FP16 half-precision inferencednnFalse, # use OpenCV DNN for ONNX inference):# Load modeldevice select_device(device)model DetectMultiBackend(weights, devicedevice, dnndnn, datadata)stride, names, pt, jit, onnx, engine model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx, model.engine# Halfhalf (pt or jit or onnx or engine) and device.type ! cpu # FP16 supported on limited backends with CUDAif pt or jit:model.model.half() if half else model.model.float()return model, stride, names, pt, jit, onnx, engine#
def run(model, img, stride, pt,imgsz(640, 640), # inference size (height, width)conf_thres0.15, # confidence thresholdiou_thres0.05, # NMS IOU thresholdmax_det1000, # maximum detections per imagedevice, # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpuclassesNone, # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3agnostic_nmsFalse, # class-agnostic NMSaugmentFalse, # augmented inferencehalfFalse, # use FP16 half-precision inference):cal_detect []device select_device(device)names model.module.names if hasattr(model, module) else model.names # get class names# Set Dataloaderim letterbox(img, imgsz, stride, pt)[0]# Convertim im.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGBim np.ascontiguousarray(im)im torch.from_numpy(im).to(device)im im.half() if half else im.float() # uint8 to fp16/32im / 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0if len(im.shape) 3:im im[None] # expand for batch dimpred model(im, augmentaugment)pred non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_detmax_det)# Process detectionsfor i, det in enumerate(pred): # detections per imageif len(det):# Rescale boxes from img_size to im0 sizedet[:, :4] scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()# Write resultsfor *xyxy, conf, cls in reversed(det):c int(cls) # integer classlabel f{names[c]}cal_detect.append([label, xyxy,float(conf)])return cal_detectdef det_yolov7(info1):global model, stride, names, pt, jit, onnx, engineif info1[-3:] in [jpg,png,jpeg,tif,bmp]:image cv2.imread(info1) # 读取识别对象try:results run(model, image, stride, pt) # 识别 返回多个数组每个第一个为结果第二个为坐标位置for i in results:box i[1]p1, p2 (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))color [0, 0, 255]cv2.rectangle(image, p1, p2, color, thickness3, lineTypecv2.LINE_AA)cv2.putText(image, str(i[0]) str(i[2])[:5], (int(box[0]), int(box[1]) - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, color, 3)except:passui.showimg(image)if info1[-3:] in [mp4,avi]:capture cv2.VideoCapture(info1)while True:_, image capture.read()if image is None:breaktry:results run(model, image, stride, pt) # 识别 返回多个数组每个第一个为结果第二个为坐标位置for i in results:box i[1]p1, p2 (int(box[0]), int(box[1])), (int(box[2]), int(box[3]))color [0, 0, 255]cv2.rectangle(image, p1, p2, color, thickness3, lineTypecv2.LINE_AA)cv2.putText(image, str(i[0]) str(i[2])[:5], (int(box[0]), int(box[1]) - 10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, color, 3)except:passui.showimg(image)QApplication.processEvents()class Thread_1(QThread): # 线程1def __init__(self,info1):super().__init__()self.info1info1self.run2(self.info1)def run2(self, info1):result []result det_yolov7(info1)class Ui_MainWindow(object):def setupUi(self, MainWindow):MainWindow.setObjectName(MainWindow)MainWindow.resize(1280, 960)MainWindow.setStyleSheet(background-image: url(\./template/carui.png\))self.centralwidget QtWidgets.QWidget(MainWindow)self.centralwidget.setObjectName(centralwidget)self.label QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label.setGeometry(QtCore.QRect(168, 60, 491, 71))self.label.setAutoFillBackground(False)self.label.setStyleSheet()self.label.setFrameShadow(QtWidgets.QFrame.Plain)self.label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)self.label.setObjectName(label)self.label.setStyleSheet(font-size:22px;font-weight:bold;font-family:SimHei;background:rgba(255,255,255,0);)self.label_2 QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(40, 188, 751, 501))self.label_2.setStyleSheet(background:rgba(255,255,255,1);)self.label_2.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)self.label_2.setObjectName(label_2)self.textBrowser QtWidgets.QTextBrowser(self.centralwidget)self.textBrowser.setGeometry(QtCore.QRect(73, 746, 851, 174))self.textBrowser.setStyleSheet(background:rgba(0,0,0,0);)self.textBrowser.setObjectName(textBrowser)self.pushButton QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)self.pushButton.setGeometry(QtCore.QRect(1020, 750, 150, 40))self.pushButton.setStyleSheet(background:rgba(255,142,0,1);border-radius:10px;padding:2px 4px;)self.pushButton.setObjectName(pushButton)self.pushButton_2 QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)self.pushButton_2.setGeometry(QtCore.QRect(1020, 810, 150, 40))self.pushButton_2.setStyleSheet(background:rgba(255,142,0,1);border-radius:10px;padding:2px 4px;)self.pushButton_2.setObjectName(pushButton_2)self.pushButton_3 QtWidgets.QPushButton(self.centralwidget)self.pushButton_3.setGeometry(QtCore.QRect(1020, 870, 150, 40))self.pushButton_3.setStyleSheet(background:rgba(255,142,0,1);border-radius:10px;padding:2px 4px;)self.pushButton_3.setObjectName(pushButton_2)MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)self.retranslateUi(MainWindow)QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(MainWindow)def retranslateUi(self, MainWindow):_translate QtCore.QCoreApplication.translateMainWindow.setWindowTitle(_translate(MainWindow, 基于yolov5s的路面裂缝检测系统))self.label.setText(_translate(MainWindow, 基于yolov5s的路面裂缝检测系统))self.label_2.setText(_translate(MainWindow, 请点击以添加文件))self.pushButton.setText(_translate(MainWindow, 添加文件))self.pushButton_2.setText(_translate(MainWindow, 开始检测))self.pushButton_3.setText(_translate(MainWindow, 退出系统))# 点击文本框绑定槽事件self.pushButton.clicked.connect(self.openfile)self.pushButton_2.clicked.connect(self.click_1)self.pushButton_3.clicked.connect(self.handleCalc3)def openfile(self):global sname, filepathfname QFileDialog()fname.setAcceptMode(QFileDialog.AcceptOpen)fname, _ fname.getOpenFileName()if fname :returnfilepath os.path.normpath(fname)sname filepath.split(os.sep)ui.printf(当前选择的文件路径是%s % filepath)def handleCalc3(self):os._exit(0)def printf(self,text):self.textBrowser.append(text)self.cursor self.textBrowser.textCursor()self.textBrowser.moveCursor(self.cursor.End)QtWidgets.QApplication.processEvents()def showimg(self,img):global vidimg2 cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)_image QtGui.QImage(img2[:], img2.shape[1], img2.shape[0], img2.shape[1] * 3,QtGui.QImage.Format_RGB888)n_width _image.width()n_height _image.height()if n_width / 500 n_height / 400:ratio n_width / 800else:ratio n_height / 800new_width int(n_width / ratio)new_height int(n_height / ratio)new_img _image.scaled(new_width, new_height, Qt.KeepAspectRatio)self.label_2.setPixmap(QPixmap.fromImage(new_img))def click_1(self):global filepathtry:self.thread_1.quit()except:passself.thread_1 Thread_1(filepath) # 创建线程self.thread_1.wait()self.thread_1.start() # 开始线程if __name__ __main__:global model, stride, names, pt, jit, onnx, enginemodel, stride, names, pt, jit, onnx, engine load_model() # 加载模型app QtWidgets.QApplication(sys.argv)MainWindow QtWidgets.QMainWindow()ui Ui_MainWindow()ui.setupUi(MainWindow)MainWindow.show()sys.exit(app.exec_())为什么选择我 我是程序员阿龙专注于软件开发拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里我辅导了上千名学生帮助他们顺利完成毕业项目同时我的技术分享也吸引了超过50W的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师并在Java领域内获得了多项荣誉如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐成为各大平台的优质作者。 已经为上百名同学获得优秀毕业生 源码获取 大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式 精彩专栏推荐订阅在下方专栏
