Pytorch+CNN空停车位和车速检测系统开发视频教程

欢迎学习《Pytorch+CNN空停车位和车速检测系统开发视频教程》，你将学习使用 OpenCV、Pytorch、CNN、Keras 和 SSD 构建汽车速度检测系统和空停车位检测系统。

Published 5/2024
MP4 | Video: h264, 1920×1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 1.26 GB | Duration: 2h 54m

你将会学到的

了解如何使用 OpenCV、Pytorch 和单次多框检测器构建汽车速度检测系统
了解如何使用 Keras 和卷积神经网络训练空停车位检测系统
了解如何使用 OpenCV 构建空停车位检测系统
了解如何使用 OpenCV 提取停车位坐标
了解汽车速度检测系统的工作原理。本部分将介绍车辆检测、轨迹估计、速度计算和限速检查
了解空停车位检测系统的工作原理。本部分将介绍数据收集、图像预处理、特征提取和物体检测。
了解如何创建检测速度的函数
了解如何设置速度限制并检查速度是否超出速度限制
了解如何创建和签发超速罚单
了解如何使用 OpenCV 计算帧速率
了解如何创建函数来计算空停车位的数量
了解交通管理中的计算机视觉应用，例如了解其用例、技术限制和将使用的技术
了解如何使用 OpenCV 播放视频
了解如何使用 OpenCV 检测运动
了解如何使用 OpenCV 进行图像处理
了解如何对车速和空停车位检测系统进行准确性和性能测试

要求

无需任何物体检测经验
Python 和 Pytorch 的基础知识

课程介绍

欢迎来到使用 Pytorch 和 CNN 检测汽车速度和空停车位课程。这是一门全面的基于项目的课程，您将逐步学习如何使用 OpenCV、卷积神经网络和 Pytorch 构建尖端的汽车速度检测系统和空停车位查找器。本课程是计算机视觉和运动检测的完美结合，是您练习编程技能的理想机会，同时将先进的计算机视觉技术融入交通管理，并为未来城市交通的创新打开大门。由云创源码loowp.com编辑分享。

在介绍课程中，您将了解交通管理中的计算机视觉应用，例如了解其用例、将使用的技术和一些技术限制。然后，在下一节中，您将了解汽车速度检测系统的工作原理？本节将介绍车辆检测、轨迹估计、速度计算和限速检查。此外，您还将了解空停车场检测系统的工作原理。

本节将介绍从数据收集到停车位占用分类的整个过程。在开始项目之前，我们将从 Kaggle 下载一个训练数据集，该数据集包含数百甚至数千张有人停车和无人停车的图片。我们将使用这个数据集来训练模型，以便能够区分哪些停车场已被占用，哪些停车场未被汽车占用。一切准备就绪后，我们将开始项目部分，在第一部分中，我们将逐步指导您如何使用 OpenCV 和 Pytorch 构建车速检测系统。除此之外，我们还将设置速度限制，因此，每当有汽车超速时，系统都会立即向您发送通知并发出超速罚单。同时，在第二个项目中，您将使用 OpenCV 和卷积神经网络构建一个空停车场检测系统。一旦我们建立了这些检测系统，我们将进行测试，以确保它们已完全正常运行并且所有编程逻辑都已正确实现。

首先，在进入课程之前，我们需要问自己这个问题：为什么要建立汽车检测系统和空停车场检测系统？好吧，我的答案是，关于速度检测系统，它的实施可以极大地帮助执法机构执行速度限制并提高道路安全。通过准确检测和记录车辆速度，执法人员可以有效地识别和处理超速情况，从而降低事故风险并促进更安全的驾驶行为。此外，速度检测系统收集的数据可以作为起诉交通违规行为的宝贵证据，确保驾驶员的责任感和威慑力。另一方面，空停车场检测系统为个人和社区提供了许多好处。通过提供可用停车位的实时信息，该系统有助于减少寻找停车位所浪费的时间，特别是在人口密集的城市地区。由云创源码loowp.com编辑分享。

以下是您可以从本课程中学习到的内容：