YOLOv8 + OpenVINO + QT5 打造电子围栏预警系统

科技 2024-12-05 22:23 江苏

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引言

电子围栏是一种利用无线通信技术和地理信息系统实现的虚拟边界，用于监控和控制被监控对象的位置。它可以帮助我们实现对特定区域内的自定义对象进行实时检测、定位与跟踪。本文介绍了一种基于YOLOv8 + OpenVINO2023 + QT5 联合打造的实时高效、多线程、自定义对象检测的电子围栏系统。

算法与设计思路

基于QT实现界面与围栏（矩形框）的自定义、借助YOLOv8对象检测模型与迁移学习实现目标检测与定位、基于TTS实现语音报警功能、基于OpenVINO2023实现CPU等低算力平台上的YOLOv8模型实时推理与模型加速。架构图示意如下：

代码实现与演示

最终根据架构图，我们定义了下面四个类

1. 电子围栏自定义与显示刷新类

2. 用户主界面类

3. TTS语音报警线程类

4. YOLOv8+OpenVINO推理线程类

启动代码如下：

实现的主界面与运行截图如下：

六大案例

整合了深度学习、OpenCV、QT5 等开发框架，实现了 QT5 + OpenCV + 深度学习的六大实战案例。帮助QT开发者与OpenCV开发者提升开发能力与深度学习算法应用能力。这六个案例分别如下：

案例01-人像实时抠图与证件照合成系统

案例02-实时人脸识别系统

案例03-图像修复与水印移除系统

案例04-YOLOv8健身计数系统

案例05-QT+OpenCV打造QR与DM读码系统

案例06-电子围栏与安防入侵检测系统

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三本书《Java数字图像处理-编程技巧与应用实践》、《OpenCV Android开发实战》、《OpenCV4应用开发-入门、进阶与工程化实践》作者。OpenCV实验大师平台软件作者，OpenCV开发专家、OpenCV研习社创始人。

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