随着社会和经济的持续发展,电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中,输电线路作为电能传输的载体,是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备,在支撑固定导线,保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区,绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布,且长期暴露在空气中,受恶劣自然环境的影响,十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设,传统依靠人工巡检的模式,已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升,无人机技术的快速应用,采取无人机智能化巡视,能够大幅度减少运维人员及时间,提升质量,因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用,计算机运
随着社会和经济的持续发展,电力系统的投资与建设也日益加速。在电力系统中,输电线路作为电能传输的载体,是最为关键的环节之一。而绝缘子作为输电环节中的重要设备,在支撑固定导线,保障绝缘距离的方面有着重要作用。大多数高压输电线路主要架设在非城市内地区,绝缘子在输电线路中由于数量众多、跨区分布,且长期暴露在空气中,受恶劣自然环境的影响,十分容易发生故障。随着大量输电工程的快速建设,传统依靠人工巡检的模式,已经越来越难以适应高质量运维的要求。随着国网公司智能化要求的提升,无人机技术的快速应用,采取无人机智能化巡视,能够大幅度减少运维人员及时间,提升质量,因此得到快速发展。深度学习技术的大量应用,计算机运
前言本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程主要参考的是Pytorch官方提供的Demo:https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree/master/PyTorchDemoApp功能简述App主页如下图所示:主要功能:切换测试图片在程序中直接指定三张(或任意张)图片,点击测试图片,可以切换图片选择图片点击选择图片,可以在相册中选择一张图片,也可以直接进行拍照实时视频点击实时视频,可以开启摄像头,直接在摄像预览中显示检测结果切换模型(我添加的功能)点击切换模型,可以选择不同的模型进行检测快速上手首先来跑通官方Demo,首先下载官
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YOLOV5+双目相机实现三维测距1.zed+yolov7实现双目测距2.zed+yolov4实现双目测距(直接调用,免标定)3.zed+yolov5实现双目测距(直接调用,免标定)4.本文具体实现效果已在哔哩哔哩发布,点击跳转(欢迎投币点赞)5.如果有用zed相机的,可以参考我上边的两边文章👆👆👆直接调用内部相机参数,精度比双目测距好很多下载链接1:https://download.csdn.net/download/qq_45077760/87233955(CSDN)下载链接2:https://github.com/up-up-up-up/yolov5_ceju(github)我所做的是在
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YOLO系列—YOLOV7算法(三):YOLOV7算法train.py代码解析先介绍下每个参数的含义(直接在代码上写吧)parser=argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights',type=str,default='',help='initialweightspath')#初始化权重文件,如果有预训练模型,可以直接在此加载parser.add_argument('--cfg',type=str,default=r'E:\work\People_Detect\yolov7-main\cfg\training\yolov7x.ya
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目录1.文章主要内容2.租用AutoDL服务器详细教程2.1注册AutoDL账号,并申请学生认证(学生认证有优惠,如果不是学生可以忽略此点)2.2算力市场选择GPU,并选择初始化配置环境2.3控制台参数解析,并使用相关参数登录Xftp(Windows与Linux跨平台传输软件,很关键)2.3.1控制台参数解析2.3.2Xftp下载以及配置3.使用Pycharm软件远程连接服务器,并训练模型(以Yolov5项目为例)3.1Pycharm配置服务器参数,远程连接服务器3.2配置pytorch和yolov5所需环境,以守护进程训练模型4.本篇总结1.文章主要内容 本篇博客主要涉及两个主体内容。
目录1.文章主要内容2.租用AutoDL服务器详细教程2.1注册AutoDL账号,并申请学生认证(学生认证有优惠,如果不是学生可以忽略此点)2.2算力市场选择GPU,并选择初始化配置环境2.3控制台参数解析,并使用相关参数登录Xftp(Windows与Linux跨平台传输软件,很关键)2.3.1控制台参数解析2.3.2Xftp下载以及配置3.使用Pycharm软件远程连接服务器,并训练模型(以Yolov5项目为例)3.1Pycharm配置服务器参数,远程连接服务器3.2配置pytorch和yolov5所需环境,以守护进程训练模型4.本篇总结1.文章主要内容 本篇博客主要涉及两个主体内容。