仪表盘读数识别系统
仪表读数识别系统利用利用Python+yolov5深度学习对仪表盘刻度数进行7*24小时实时读取,当仪表盘读数识别系统监测到仪表盘数据异常时,立刻推送给后台相关管理人员,工作人员在第一时间到现场进行处理,避免更大的损失发生。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言,它很快就变得非常流行,主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想,而不会降低可读性。
与C / C++等语言相比,Python速度较慢。也就是说,Python可以使用C / C++轻松扩展,这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码,并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处:首先,代码与原始C / C++代码一样快(因为它是在后台工作的实际C++代码),其次,在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测,具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格(grid),每个网格允许预测出2个边框(bounding box,包含某个对象的矩形框),总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区,很粗略的覆盖了图片的整个区域,就在这98个预测区中进行目标检测。YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法,该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。CutMix仅仅利用了两张图片进行拼接,而Mosaic数据增强方法则采用了4张图片,并且按照随机缩放、随机裁剪和随机排布的方式进行拼接而成,具体的效果如下图所示。这种增强方法可以将几张图片组合成一张,这样不仅可以丰富数据集的同时极大的提升网络的训练速度,而且可以降低模型的内存需求。
相关文章
- vuex简单理解
- 开发中实用CSS干货(持续不稳定更新)
- Polardb 核心存储 polarfs 是怎么进行数据存储的之核心构造(4)--译
- ApkScan-PKID 查壳工具下载使用以及相关技术介绍
- JDAX-GUI 反编译工具下载使用以及相关技术介绍
- Infinity插件 让Chrome浏览器实现添加10+N个快捷方式(不限制)
- 程序员从幼稚到从成熟的过程是什么?
- 重构—时时勤拂拭,勿使惹尘埃
- Sunwing.ca requests下单 请求参数介绍
- 【数据结构】之二叉树
- 使用主题预加载背景
- Fiddler/Charles - 夜神模拟器证书安装App抓包
- RabbitMQ Windows 安装、配置、使用 - 小白教程
- CrashHandler--程序异常退出处理
- App逆向 Frida - 夜神模拟器安装配置 基本使用
- 直播动画框架探索
- 软件测试概念介绍 -- 小白入门必看
- SVGA源码解析
- 微信开发者工具 / 反编译工具CrackMinApp 下载安装
- 软件测试方法 -- 等价类边界值