深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。

文章目录

一项目简介

双目测距系统利用两个相机的图像来计算目标到相机的距离。通过对左右相机图像进行立体匹配,可以获得目标的三维坐标信息。深度学习在双目测距中的应用,例如使用卷积神经网络(CNN)进行立体匹配,提高了测距的准确性和稳定性。

二、功能

环境:Python3.8.5、torch1.8.1、OpenCV4.5、Pycharm

简介:深度学习之基于YoloV5的目标检测和双目测距系统(UI界面),可实现图片,视频,摄像头的检测和测距

三、系统

四. 总结

基于YoloV5的目标检测和双目测距系统的结合,使得在复杂场景中实现目标检测和距离测量变得更加可行。这个系统在自动驾驶、智能监控和机器人领域等方面有着广泛的应用前景,为实现更智能、更安全的系统提供了强有力的支持。

相关推荐
牧歌悠悠7 小时前
【深度学习】Unet的基础介绍
人工智能·深度学习·u-net
Archie_IT8 小时前
DeepSeek R1/V3满血版——在线体验与API调用
人工智能·深度学习·ai·自然语言处理
大数据追光猿8 小时前
Python应用算法之贪心算法理解和实践
大数据·开发语言·人工智能·python·深度学习·算法·贪心算法
Watermelo61711 小时前
从DeepSeek大爆发看AI革命困局:大模型如何突破算力囚笼与信任危机?
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·ai·语言模型·自然语言处理
Donvink11 小时前
【DeepSeek-R1背后的技术】系列九:MLA(Multi-Head Latent Attention,多头潜在注意力)
人工智能·深度学习·语言模型·transformer
计算机软件程序设计11 小时前
深度学习在图像识别中的应用-以花卉分类系统为例
人工智能·深度学习·分类
向哆哆13 小时前
卷积与动态特征选择:重塑YOLOv8的多尺度目标检测能力
yolo·目标检测·目标跟踪·yolov8
xiao5kou4chang6kai413 小时前
遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
目标检测·cnn·transformer·遥感影像
終不似少年遊*15 小时前
词向量与词嵌入
人工智能·深度学习·nlp·机器翻译·词嵌入
夏莉莉iy17 小时前
[MDM 2024]Spatial-Temporal Large Language Model for Traffic Prediction
人工智能·笔记·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理·transformer