基于YOLOv5s的电动车入梯识别系统(数据集+权重+登录界面+GUI界面+mysql)

    本人训练的yolov5s模型,准确率在98.6%左右,可准确完成电梯内检测电动车任务,并搭配了GUI检测界面,支持权重选择、图片检测、视频检测、摄像头检测、识别结果拍照和在线标注数据集等功能。

并且为用户提供了登录注册功能,使用mysql数据库进行存储和校验。

训练的模型准确率在98.6%左右。

本数据集用于电梯禁入电动车项目的目标检测算法模型训练任务。

        共有4000张左右图片,全部为电梯监控真实照片,没有网络爬虫滥竽充数的图片,并已经分好数据集和验证集,可直接用来训练。以上图片均一一手工标注,标签格式为VOC格式。适用于YOLO算法、SSD算法等各种目标检测算法。

以下为数据集的部分图片展示,有需要的朋友可以随时交流交流。

 完整数据集可通过下方公众号获取,添加公众号客服可提供参考论文一篇。可以帮你在短时间内完成毕设论文或者课程大作业,也可以提供微信小程序端和网页端的识别系统

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