? ? ?Colaboratory 簡稱"Colab"，是Google Research 團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一款產(chǎn)品。 在Colab 中，任何人都可以通過瀏覽器編寫和執(zhí)行任意Python 代碼。 它尤其適合機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)分析和教育目的。 從技術(shù)上說，Colab 是一種托管式Jupyter 筆記本服務(wù)。

? ? 大佬們寫的工程源碼在這里：https://github.com/hasantha-nirmal/Traffic_Violation_Detection_Yolov4_Deep-Sort

? ?下載官方y(tǒng)olov4預(yù)訓(xùn)練權(quán)重模型，將 yolov4.weights 從您的下載文件夾復(fù)制并粘貼到此存儲(chǔ)庫的“數(shù)據(jù)”文件夾中。https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights

?1.先將工程傳到自己的谷歌云端硬盤上。

2.新建更多打開?Colaboratory

?3.將谷歌云硬盤掛載到colab上并且修改當(dāng)前路徑到自己工程上。（path為自己需要修改的路徑）

import os from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') path = "/content/drive/MyDrive/Traffic_Violation_Detection_Yolov4_Deep-Sort-main" os.chdir(path) print(os.getcwd())

?4.通過 Anaconda 或 Pip 安裝正確的依賴項(xiàng)。

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?5.conda 需要在colab上下載miniconda 因此我選擇直接pip下載。（GPU相較于CPU運(yùn)行速度更快）

!pip?install?-r?requirement-gpu.txt

6.requirement-gpu.txt 根據(jù) yml文件更改下：

opencv-python==4.1.1.26 lxml tqdm tensorflow==2.3.0 absl-py easydict matplotlib pillow

7.執(zhí)行以下命令將暗網(wǎng)權(quán)重轉(zhuǎn)換為張流量模型。

!python save_model.py --model yolov4

8.運(yùn)行以下命令執(zhí)行停車違章檢測程序。

!python parking_violation_detection.py ?--output ./outputs/processed_vids/parking.avi --model yolov4

? ?--output 后面 ./outputs.....? ??將其設(shè)置為保存到“輸出”文件夾

??parking.avi? ?將video輸出后的格式為 avi （AVI英文全稱為Audio Video Interleaved，即音頻視頻交錯(cuò)格式）

9.后續(xù)執(zhí)行過程仍然會(huì)遇到錯(cuò)誤，例如：

?X server是Linux系統(tǒng)上提供圖形用戶界面的服務(wù)程序。當(dāng)客戶端主機(jī)Client訪問服務(wù)器Server上的圖形程序時(shí)，需要Server對(duì)該Client賦能訪問圖形程序的權(quán)限。

后續(xù)解決方案：

打開 parking_violation_detection.py 將? cv2.imshow注釋掉。

若有錯(cuò)誤歡迎大家指正，后續(xù)操作上的問題可以評(píng)論區(qū)留言。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的违规停车检测系统的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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