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本文介绍GPU下YOLO8目标跟踪任务环境配置、也即GPU下YOLO8目标检测任务环境配置。

该系统主要包含以下功能：（1）多角色用户注册、登录。（2）可以对电动车进电梯行为进行识别,并把识别结果返回到前端界面上。（3）支持通过前端页面对模型识别参数进行调整。（4）系统支持图片识别、视频识别和摄像头识别。系统功能效果演示视频如下:电动车进电梯数据集 yolov8电动车进电梯行为识别系统在这里插入图片描述。

1.可视化工具Protainer 介绍Portainer是一个可视化的容器镜像的图形管理工具，利用Portainer可以轻松构建，管理和维护Docker环境。 而且完全免费，基于容器化的安装方式，方便高效部署。官方网站:https://www.portainer.io/2.Protainer 的安装官方安装说明：https://www.portainer.io/installation/这里我们仍

摘要 本文介绍了一个基于YOLOv8和Streamlit的学生课堂行为智能识别系统。系统采用YOLOv8目标检测算法，能够精准识别6种典型课堂行为（如举手、玩手机等），并通过Streamlit实现可视化交互。文章详细解析了YOLOv8的网络架构创新，包括C2f模块、优化Neck结构和解耦检测头等改进。系统使用包含5686张标注图像的真实课堂数据集，经测试mAP@50达87.4%。该系统实现了课堂教

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基于车辆跟踪的车流量统计方法通过对车流视频中的各帧图像中的车辆进行匹配，从而捕捉各个车辆的运动轨迹和状态，并基于车辆轨迹和状态的差异性进行车辆计数。（2）车辆跟踪阶段。方案非常明晰，实现起来也并不难，但是目前基于yolo+多目标跟踪算法存在的问题是：传统的基于yolo的跟踪计数都是把虚拟检测区域写固定，把视频文件路径写固定，换一个视频画面基本就不能检测了，因此我们新增GUI文件选择界面让系统支持用

Ultralytics正在以惊人的速度吸收优秀的CV算法，之前Ultralytics定位于YOLO8，但逐渐地扩展到支持其他版本的YOLO，最新版本的ultralytics全面支持yolo5yolo7yolo8yolo9yolo10yolo11。本文介绍如何用Ultralytics训练自己的yolo5yolo8yolo9yolo10yolo11模型，我们开门见山，直接步入正题。

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glob模块是按照 Unix shell 所使用的规则找出所有匹配特定模式的路径名称。我们只需要了解该模块的匹配规则与常用函数，就会使文件查找，路径匹配变得非常快捷简单。