absl-py==0.12.0
altgraph==0.17
cachetools==4.2.1
certifi==2020.12.5
chardet==4.0.0
cycler==0.10.0
future==0.18.2
google-auth==1.28.1
google-auth-oauthlib==0.4.4
GPUtil==1.4.0
grpcio==1.37.0
idna==2.10
importlib-metadata==3.7.3
kiwisolver==1.3.1
Markdown==3.3.4
matplotlib==3.3.4
mkl-fft==1.3.0
mkl-random==1.1.1
mkl-service==2.3.0
numpy
oauthlib==3.1.0
olefile==0.46
opencv-python==4.5.1.48
Pillow==9.0.1
pefile==2019.4.18
protobuf==3.15.8
pyasn1==0.4.8
pyasn1-modules==0.2.8
pyinstaller==4.2
pyinstaller-hooks-contrib==2021.1
pyparsing==2.4.7
PyQt5==5.15.4
PyQt5-Qt5==5.15.2
PyQt5-sip==12.8.1
PyQtChart==5.15.4
PyQtChart-Qt5==5.15.2
python-dateutil==2.8.1
pywin32-ctypes==0.2.0
PyYAML==5.4.1
requests==2.25.1
requests-oauthlib==1.3.0
rsa==4.7.2
scipy==1.6.1
six==1.15.0
tensorboard==2.4.1
tensorboard-plugin-wit==1.8.0
torch==1.5.1
torchvision==0.6.1
tornado==6.1
tqdm==4.59.0
typing-extensions==3.7.4.3
urllib3==1.26.5
Werkzeug==1.0.1
wincertstore==0.2
zipp==3.4.1
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
智慧工地-基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统-带GUI界面(包含python源码+项目说明).zip

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智慧工地项目 1、基于YOLOV5安全帽检测系统及危险区域入侵检测告警系统_带GUI界面(包含python源码+项目说明)。 2、该项目是使用 YOLOv5 算法来实现在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用。 运用yolov5网络进行工人安全帽检测以及危险区域入侵检测,将报警信息通过微信公众号推送给安全员或者项目负责人。 3、使用的pytorch深度学习框架,python语言编写。 源码中带有pyqt5写的GUI界面,界面按钮名称可以自定义。 资源中含有项目详细操作文档介绍,建议根据项目说明来一步步操作。 【备注】使用过程有问题,请留言或者私信博主!
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- PrettyHard2022-12-26资源很好用,有较大的参考价值,资源不错,支持一下。Strawssberry7782023-01-12感谢支持!对您有用就是对我最大的鼓励,后续会继续分享自己实际项目源码和数据集!再次感谢
- m0_749068962022-12-21终于找到了超赞的宝藏资源,果断冲冲冲,支持!Strawssberry7782023-01-12感谢认可,互相学习!保持沟通~
- qq_213212012022-12-10资源很实用,内容详细,值得借鉴的内容很多,感谢分享。Strawssberry7782023-01-12感谢认可,加油!
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