基于Flask+Yolov5+Redis的深度学习车辆行人在线监测网站python源码+项目说明+模型.zip下载

基于Python+Flask+Yolov5+Redis的深度学习在线监测网站-毕业设计源码+使用文档（高分优秀项目）.zip

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【资源介绍】 基于Flask+Yolov5+Redis的深度学习车辆行人在线监测网站python源码+项目说明+模型.zip 数据集划分 如图1.1，数据集中包含3000张真实场景下行车记录仪采集的图片， 其中训练集包含2600张带有标签的图片，测试集包含400张不带有标签的测试集图片。数据集中共有22种细分的人车类型标签。其中，yolov5支持yolo的.txt标签格式，故将json的标签格式先转化为yolo格式，即标签、xy中心坐标、物体宽高，其中后四者均为归一化后的坐标。 在划分训练集和测试集时，以8：2划分训练集和测试集，并采用随机划分的方式，保证数据集的随机性。 | | | | ---- | ------------------------------------- | | |  | > 图1.1 数据集样例图 数据增强 获得一个表现良好的神经网络模型，往往需要大量的数据作支撑，然而获取新的数据这项工作往往需要花费大量的时间与人工成本。使用数据增强技术，可以充分利用计算机来生成数据

基于yolov5的+python深度学习在线车辆行人监测网站源码+设计报告+模型.zip

基于yolov5的+python深度学习在线车辆行人监测网站源码+设计报告+模型.zip WEB前后端 本次设计采取的是Python的一个轻量级web框架：Flask。该框架中通过创建路由并关联函数，实现网页。 在网页前端，通过POST的请求方法，传递图片给后端，后端在收到图片后，将图片传递给yolov5的推理函数中，并返回预测信息和图片，再传递到网页前端。 在使用时，程序实例需要知道每个url请求所对应的运行代码是谁。所以程序中必须要创建一个url请求地址到python运行函数的一个映射。处理url和视图函数之间的关系的程序就是"路由"，在Flask中，路由是通过@app.route装饰器(以@开头)来表示的。 Redis缓存 Redis是一个基于内存存储的非结构化数据库,以高I/O性能和高响应速度著称,在数据缓冲、消息队列、Key-Value存储等场景都发挥着重要的作用。随着网络用户访问量的不断增加,Web服务器的压力成倍增加,会导致服务器宕机和数据库崩溃等问题。 对于相同的请求，可以不用再次预测，于是对每张预测的图片都以哈希的数据结构，Base64编码形式存储进Redi

使用Flask将YOLOv5部署为Python接口

当接收到包含图像文件的POST请求时，我们将图像文件转换为PIL图像对象，并将其传递给YOLOv5模型进行目标检测。然后，我们解析检测结果，并构建一个包含检测目标类别、置信度和边界框的字典列表。当接收到包含图像文件的POST请求时，我们将图像文件转换为PIL图像对象，并将其传递给YOLOv5模型进行目标检测。在上面的代码中，我们首先导入必要的库，包括Flask、torch、numpy和PIL。在上面的代码中，我们首先导入必要的库，包括Flask、torch、numpy和PIL。路径，并将图像文件命名为。

构建Flask与YOLOv5集成的目标检测后端接口

Flask是一个用Python编写的轻量级Web应用框架。它易于使用，灵活且功能强大，适合快速开发应用程序。YOLOv5是一个先进的目标检测模型，以其准确性和速度被广泛应用于计算机视觉任务中。本章的目标是将YOLOv5集成到Flask应用程序中，并使其能够通过Web接口接受图像上传并返回检测结果。安装和配置Flask环境。加载预训练的YOLOv5模型。设计Web接口接收图像上传。对上传的图像进行预处理。使用YOLOv5模型执行目标检测。