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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
1、希望学习YOLOV8目标检测的学员和从业人员 2、希望进入国内智慧交通行业了解业务和智能识别相关的学员和从业人员 3、希望可以学会人工智能学习相关技能、从而转到相关行业的同学
你将会学到：
掌握YOLOV8交通目标检测和采集符合法规管理要求的数据集方法，根据智慧交通行业场景和数据开发自己的的模型算法和目标检测业务
- 通过智慧交通目标检测项目实战进一步熟悉行业业务和应用场景
课程简介：
本课程在YOLOV8模型算法的基础上，对智慧交通的图像视频进行实时AI人工智能识别研判有效发现违规行为，实现驾驶员行为识别及设备故障分析，进而实现精准的动态监管，同时与各省级监测平台无缝对接，做到监测指标和管理模式高度统一，推进道路运输安全领域的信息化、标准化、智能化。
开发环境Win11 64、Python3.9.17、opencv-python 4.7、PyTorch2.0.1-cuda 11.7、Anaconda 4.12、Labelme5.3、YOLOv8.0.132
本课程计划：自动驾驶ADAS L2+DVR设备及国内交通现状、智慧交通违法业务与数据介绍、YOLOV8开发环境部署测试、数据采集数据标注、标注数据集格式转换、模型训练与测试、模型评估及模型优化等
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课程大纲-YOLOV8智慧交通违法目标检测
第1章课程介绍(7分钟1节)
第2章智慧交通业务及数据理解(25分钟2节)
2-1
自动驾驶及L2 +ADAS DVR设备相关介绍自动驾驶及L2 +ADAS DVR设备相关介绍
「仅限付费用户」点击下载“YOLOV8智慧交通违法目标检测2.8（20230719）.pdf”
[11:23]开始学习第3章YOLOV8开发环境部署测试(42分钟4节)
第4章YOLOV8智慧交通目标检测项目实战(1小时31分钟7节)
第5章课程总结(5分钟1节)
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