集体过马路行为的数据怎么用Python画出直观的对比柱状图?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
Python内容推荐
基于yolov8的行人过马路危险行为检测告警系统python源码+onnx模型+精美GUI界面.zip
【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 【模型可以检测出类别】 person,cell phone(使用是官方coco 80类,可修改检测80类里面任意几个类别都行) 下载前请务必查看更多实现细节:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142199785
人工智能毕设-基于深度学习实现行人过马路闯红灯识别语音告警系统python源码(含GUI界面+模型+运行说明+语音播报)
人工智能毕设-基于深度学习实现行人过马路闯红灯识别语音告警系统python源码(含GUI界面+模型+教程+语音播报+运行视频) 【项目简单介绍】 1、项目中可识别行人、斑马线、红灯、绿灯,项目含训练好的模型,评估指标曲线、运行教程(易部署)等; 2、深度学习目标检测算法设计、语音告警模块设计、闯红灯算法设计等 3、项目完整且含有 运行视频,部署简单,含GUI界面,操作方便,直观,当检测到有行人闯红灯穿越斑马线时,将会发出语音告警; 4、项目属于新开发,可用于毕设、课设、实验、比赛、实际项目、立项demo演示等 【备注】 项目百分百可以成功运行,也会不定期更新优化,保证csdn上是最新最全。如果有需要的朋友,请用自己账号csdn官方下载,请勿使用第三方代下,否则不提供任何形式的答疑和技术支持!!!
python写的一个小汽车程序
#献给天底下所有跟我一样当爸爸的猿类 import os #清除屏幕 def clear(): os.system(‘cls’) #绘制车体 def paint_body(num,startc): c=startc for index in range(num): c = c + ‘ -‘ print(c) #绘制车轮 def paint_wheel(startc): c=startc for index in range(1): c = c + ‘ ‘ for index in range(10):
基于python深度学习对马路道路是否破损识别.zip
本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地 训练完成之后会有l
基于python的yolov5-deepsort人流量统计人浏览统计轨迹显示源码
基于python的yolov5-deepsort人流量统计人浏览统计轨迹显示源码 效果视频:https://www.bilibili.com/video/BV1si4y1U74j/
11.3.01-第03章-Python常用语句
11.3.01-第03章-Python常用语句
《中国电子学会青少年编程Python》2023年3月5级题目及答案
青少年软件编程(Python)等级考试试卷(五级) 分数:100 题数:38 一、单选题(共25题,共50分) 1. 已知一个列表lst = [2,3,4,5,6],lst.append(20),print(lst)的结果是?( ) A. [10,2,3,4,5,6,20] B. [20,2,10,3,4,5,6] C. [2,3,4,5,6,20] D. [2,3,4,5,6,10,20] 试题编号:20220128-ph-003 试题类型:单选题 标准答案:C 试题难度:一般 试题解析:列表元素的增加 考生答案:C 考生得分:2
考虑隐私保护的分布式联邦学习居民电力负荷预测研究(Python代码实现)
内容概要:本文研究了考虑隐私保护的分布式联邦学习在居民电力负荷预测中的应用,并提供了基于Python的代码实现。该研究旨在通过联邦学习框架,使多个参与方能够在不共享原始用户数据的前提下协同训练高精度的负荷预测模型,从而在保障数据隐私安全的同时,提升模型的泛化能力和预测准确性。研究内容涵盖联邦学习的整体架构设计、本地模型训练流程、全局模型聚合机制以及隐私保护策略的集成与实现,重点解决了传统集中式建模中存在的数据孤岛与隐私泄露风险问题。该方法适用于智能电网、需求响应管理、分布式能源调度等场景,为构建安全、合规、高效的智慧能源系统提供了可行的技术路径。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习理论知识,从事电力系统分析、能源管理、数据科学及相关领域的研究人员与工程技术人员,尤其适合关注数据隐私保护与分布式机器学习融合应用的专业人员。; 使用场景及目标:①应用于居民侧用电负荷的短期与中期预测,支持电网精细化调度与负荷管理;②在确保用户隐私前提下,实现跨区域、跨机构的电力数据协同建模,打破数据壁垒;③为电力市场中的需求响应、分布式资源优化配置及碳排放管理提供数据驱动的决策支持。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Python代码进行动手实践,重点关注联邦学习中客户端-服务器通信机制、模型参数聚合算法(如FedAvg)及差分隐私等隐私保护模块的实现细节,可进一步将该框架迁移至其他类型的时间序列预测任务中进行拓展验证与性能优化。
CarMaker实现斑马线上行人过马路和路人突然冲向马路
CarMaker实现斑马线上行人过马路和路人突然冲向马路
激光雷达velodyne16线_避障_2021-03-23马路测试OK
16线 激光雷达velodyne 进行避障的源码 于2021-03-23 马路测试 OK。 如有疑问联系邮箱:yanghuichun88@126.com
基于深度学习的混凝土马路和泥地马路识别-含图片数据集.zip
本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
基于YOLOv8+PyQt5的行人过马路危险行为检测告警系统源码(GUI+数据集+模型+评估指标+部署教程).zip
基于YOLOv8+PyQt5的行人过马路危险行为检测告警系统源码(含GUI界面+数据集+训练好的模型+评估指标+部署文档) 检测行人过马路玩手机、打电话的行为。检测行人、玩手机、打电话、斑马线、car等目标。 1、项目代码分为两部分 main_gui_code和ultralytics,其中main_gui_code代码包含GUI界面代码+训练好的模型+YOLOv8推理逻辑融合GUI的代码,也就是说这部分可以打开GUI界面,加载模型和图片、视频、视频流 进行测试。ultralytics则为YOLOv8源代码,可用来训练各种模型,当然也可以用来测试,输出结果,只不过不带GUI界面。故我们使用ultralytics来训练模型,然后拷贝模型到main_gui_code中, 进行GUI界面测试。 2、搭建环境 安装anaconda 和 pycharm windows系统、mac系统、Linux系统都适配 在anaconda中新建一个新的envs虚拟空间(可以参考博客来),命令窗口执行:conda create -n YOLOv8-GUI python==3.8 创建完YOLOv8-GUI虚拟空间后,命令窗口执行:source activate YOLOv8-GUI 激活虚拟空间 然后就在YOLOv8-GUI虚拟空间内安装requirements.txt中的所有安装包,命令窗口执行:pip install -r requirements.txt 使用清华源安装更快 3、打开GUI推理测试 当以上步骤顺利完成后,环境已经搭建完毕,下面我们尝试打开GUI界面进行测试 pycharm中打开整个项目,导入配置anaconda安装的YOLOv8-GUI虚拟环境(参考博客) 运行main.py即可成功打开界面,模型文件放在main_gui_code/models/文件夹,后缀为.pt。可以存放多个模型,可通过界面来选择要使用的模型 界面可以设置一些配置参数,导入图片和视频等。最后点击播放按钮,开始推理测试并显示画框及得分值 界面可自定义开发者姓名,默认为“蔡徐坤”,在home.py中,查找"蔡徐坤",替换成自己名字即可 4、训练模型过程 进入到\ultralytics\ultralytics\yolo\v8\detect\文件夹下,datasets即为我们准备好的数据集,训练其他模型同理。 data文件夹下的cross_line.yaml文件为数据集配置文件,博文有介绍https://blog.csdn.net/DeepLearning_?spm=1011.2415.3001.5343 train.py中208行,修改为的data = cfg.data or './cross_line.yaml' # or yolo.ClassificationDataset("mnist") 207行修改自己使用的预训练模型 若自己有显卡,修改211行,如我有四张显卡,即改成args = dict(model=model, data=data, device=”0,1,2,3“) 以上配置完成后运行train.py开始训练模型,训练完毕后会在runs/detect/文件夹下生成train*文件夹,里面包含模型和评估指标等 5、无GUI推理测试 训练好模型,打开predict.py,修改87行,model = cfg.model or 'yolov8n.pt',把yolov8n.pt换成我们刚才训练完生成的模型路径,待测试的图片或者视频存放于ultralytics\ultralytics\assets文件夹, 运行predict.py即可,检测结果会在runs/detect/train文件夹下生成。 【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能。
基于Unet 对马路道路线的黄线、白线的语义分割实战【数据集+代码】
本项目数据集:车道线分割【0 背景、1 黄线、2 白线】 代码介绍:【参考文章:https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/136047740】 【训练】train 脚本会自动训练,代码会自动将数据随机缩放为设定尺寸的0.5-1.5倍之间,实现多尺度训练。为了实现多分割项目,utils中的compute_gray函数会将mask灰度值保存在txt文本,并且自动为unet网络定义输出的channel 【介绍】学习率采用cos衰减,训练集和测试集的损失和iou曲线可以在run_results文件内查看,图像由matplotlib库绘制。除此外,还保存了训练日志,最好权重等,在训练日志可以看到每个类别的iou、recall、precision以及全局像素点的准确率等等 具体参考README文件 其他分割代码:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12102735.html
通过CNN卷积神经网络训练识别马路是否有坑洼-含图片数据集.zip
本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
turtle_crossing_game-源码.rar
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视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip
视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip 视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip视觉应用课设,检测马路上的车道线.zip
目标检测数据集:黑暗背景下马路上目标图像检测数据【VOC标注格式、包含数据和标签】
目标检测数据集:黑暗背景下马路上目标图像检测数据【VOC标注格式、包含数据和标签】,数据保存按照文件夹保存,经测试,可直接用作目标检测数据集,无需额外处理。 【数据集详情】共3500张左右数据和对应的xml标注文件,类别请查看classes文件,共7类:car、person、motor、bus、truck、bike、rider 关于yolo实战检测教程:https://blog.csdn.net/qq_44886601/article/details/134878776 yolov5的改进实战:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12605353.html
目标检测数据集:印度马路道路缺陷检测数据(VOC标注格式的xml文件,已经做了训练集和测试集划分)
项目包含:印度马路道路缺陷检测数据(VOC标注格式的xml文件,已经做了训练集和测试集划分),数据保存按照文件夹保存,经测试,可直接用作目标检测数据集,无需额外处理。 图像分辨率为720*720的RGB图片,数据集印度的马路数据集,对道路上的缺陷进行检测 【数据集介绍】路面缺陷图像数据,纵向裂纹、横向裂纹、坑洞、不规则裂缝等等 【数据总大小】400 MB 【数据集详情】data目录下分为两个目录,images为训练数据、labels为标签。共有7706张数据和7706个xml解释性标签文件 【json文件】10类别的json字典文件 为了方便查看数据,提供了可视化py文件,随机传入一张图片即可绘制边界框,并且保存在当前目录。脚本无需更改,可以直接运行!
html网页版基于深度学习AI算法对马路坑洼严重程度识别-含逐行注释和说明文档-不含图片数据集
本代码是基于python pytorch环境安装的cnn深度学习代码。 下载本代码后,有个环境安装的requirement.txt文本 运行环境推荐安装anaconda,然后再里面推荐安装python3.7或3.8的版本,pytorch推荐安装1.7.1或1.8.1版本。 首先是代码的整体介绍 总共是3个py文件,十分的简便 且代码里面的每一行都是含有中文注释的,小白也能看懂代码 然后是关于数据集的介绍。 本代码是不含数据集图片的,下载本代码后需要自行搜集图片放到对应的文件夹下即可 在数据集文件夹下是我们的各个类别,这个类别不是固定的,可自行创建文件夹增加分类数据集 需要我们往每个文件夹下搜集来图片放到对应文件夹下,每个对应的文件夹里面也有一张提示图,提示图片放的位置 然后我们需要将搜集来的图片,直接放到对应的文件夹下,就可以对代码进行训练了。 运行01数据集文本生成制作.py,是将数据集文件夹下的图片路径和对应的标签生成txt格式,划分了训练集和验证集 运行02深度学习模型训练.py,会自动读取txt文本内的内容进行训练 运行03html_server.py,生成网页的url了 打开
社会力模型仿真报告1
如此设计意在简化编程难度,同时如若设置仿真的可行动区域左右足够宽、且生成的行人参数一致的情况下,两组行人在与对方相互产生影响前,会在内部相互影响下产生较为固定的
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