YOLOv5在android端实现目标检测+跟踪+越界识别并报警想要获取源码和相关资料说明的可以关注我的微信公众号：雨中算法屋，后台回复越界识别即可获取，有问题也可以关注公众号加我微信联系我，相互交流学习。算法功能：判断划定的区域内，在某个时间内，是否有⼈体闯⼊，涉及到了⼈体检测+⼈体追踪+业务功能（区域监测）多个模型串联的功能。所需设备：android系统的手机/平板一部，下载手机Aidlux的APP软件（打开安卓手机的应用商城，搜索Aidlux即可下载安装）AIdlux主打的是基于ARM架构的跨生态（Android/鸿蒙+Linux）一站式AIOT应用开发平台。具体实现功能以越界识别为例，
最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件解析一、weights也就是训练好的模型，一般使用best.pt去进行推理 包括best.pt和last.pt，以及默认25epoch保存一次模型，以及保存最后5个epoch的模型二、 confusi
最近是刚刚训练yolov7模型，但是只会一股脑的训练是不行的，要懂得训练多少epoch，以及通过哪些指标来查看训练的效果如何，现在这几天的经验总结一下。本实验以person为例子，分别训练100epoch、60epoch、50epoch训练经验：由于并不知道到底训练多少epoch效果比较好，所以现在先设置成100。（这几天查询资料得出来的结论一般50多就差不多了）1、关于yolov7训练结果的文件解析一、weights也就是训练好的模型，一般使用best.pt去进行推理 包括best.pt和last.pt，以及默认25epoch保存一次模型，以及保存最后5个epoch的模型二、 confusi
目录前言一、难点分析二、实现流程1.DNF窗口位置获取2.获取训练数据3.数据标注4.数据格式转换5.数据训练5.刷图逻辑编写前言这是一篇不务正业的研究，首先说明，这不是外挂！这不是外挂！这不是外挂！这只是用ai做图像识别、目标检测然后通过模拟键鼠实现的一个外部自动化脚本。求生欲极强！哈哈哈哈一、难点分析 在不读取内存又想拿到信息的情况下，只有走图像识别一条路了。一个完整的刷图应该包括打怪，拾取物品，找门过图。那么YOLOV7的轻量级框架能支持140fps的图像实时解析，必定非常符合我们的要求。 剩下的难点就是怎么让人物移动的固定坐标点，怎么设计打怪逻辑，怎么读取技能cd时
目录前言一、难点分析二、实现流程1.DNF窗口位置获取2.获取训练数据3.数据标注4.数据格式转换5.数据训练5.刷图逻辑编写前言这是一篇不务正业的研究，首先说明，这不是外挂！这不是外挂！这不是外挂！这只是用ai做图像识别、目标检测然后通过模拟键鼠实现的一个外部自动化脚本。求生欲极强！哈哈哈哈一、难点分析 在不读取内存又想拿到信息的情况下，只有走图像识别一条路了。一个完整的刷图应该包括打怪，拾取物品，找门过图。那么YOLOV7的轻量级框架能支持140fps的图像实时解析，必定非常符合我们的要求。 剩下的难点就是怎么让人物移动的固定坐标点，怎么设计打怪逻辑，怎么读取技能cd时
非常感谢作者midasklr的开源项目！源码地址：midasklr/yolov5ds:multi-taskyolov5withdetectionandsegmentation(github.com)https://github.com/midasklr/yolov5ds关于作者：CSDN：MidasKing的博客_CSDN博客-目标检测,python,opencv领域博主GitHub：midasklr(github.com) 参考博文：yolov5ds/READMECH.mdatmain·midasklr/yolov5ds(github.com)Yolov5同时进行目标检测和分割分
非常感谢作者midasklr的开源项目！源码地址：midasklr/yolov5ds:multi-taskyolov5withdetectionandsegmentation(github.com)https://github.com/midasklr/yolov5ds关于作者：CSDN：MidasKing的博客_CSDN博客-目标检测,python,opencv领域博主GitHub：midasklr(github.com) 参考博文：yolov5ds/READMECH.mdatmain·midasklr/yolov5ds(github.com)Yolov5同时进行目标检测和分割分
一、环境配置和源码安装首先你需要配置好pytorch环境，本文不再详细阐述，若未配置好环境，可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/128743017yolov8的安装可参考：https://blog.csdn.net/weixin_44120785/article/details/128681117二、下载AndroidStudio官网链接：https://developer.android.google.cn/自行配置AS环境（这方面我不是很熟，只是会用，如果没弄好，欢迎提问交流）三、下载ncnn-
一、环境配置和源码安装首先你需要配置好pytorch环境，本文不再详细阐述，若未配置好环境，可以参考我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/liujiahao123987/article/details/128743017yolov8的安装可参考：https://blog.csdn.net/weixin_44120785/article/details/128681117二、下载AndroidStudio官网链接：https://developer.android.google.cn/自行配置AS环境（这方面我不是很熟，只是会用，如果没弄好，欢迎提问交流）三、下载ncnn-
前言：最近在学习一些rk3588相关的东西，趁着这个项目，把学习的相关东西整合下，放到一个项目里面，巩固学习的知识。项目名称：yolov5识别图像、ffmpeg发送到rtmp服务器功能：1、opencv读取usb摄像头，使用RK3588自带的NPU推理yolov5s算法，识别图像 2、使用ffmpeg，将处理的图像进行压缩成h264格式，发送到rtmp服务器上。 2023.3.4补充： 这两天搞了一下OpenCL相关的，顺带在rk3588上运行了一下。对项目的图像转化部分做了一个调整。以前用的是OpenCV提供API，将BGR转化为RBG格式，现在用OpenCL调用GPU转化。
