• Vehicle Detection
• • 版本
  • 描述
  • 适用场景
  • 环境要求
  • 调用说明
  • • 模型初始化
    • 图片检测推理
    • 输入说明
    • 输出说明
  • 调用示例
  • 返回示例

Vehicle Detection

版本

1.0

描述

传入交通场景的图片，进行车辆的检测。

适用场景

主要面向交通场景下的监控/电警图片，示例：

其他有明显车辆的图片亦可。

若图像中车辆过小（小于25*25个像素点），检测性能会受到影响。比如遥感、无人机或者高点俯拍的路口图片。

环境要求

参考 requirement.txt

需注意pytorch的版本为 1.4.0

调用说明

模型初始化

from detection import Detector
det = Detector()

图片检测推理

res = det.run(image)

输入说明

参数	类型	是否必填	说明
image	PIL.Image.Image 或 ndarray	是	维度为(H,W,C)的图片，通道类型为RGB, 图片长宽应大于50*50

输出说明

若无检测到的车辆，返回空列表

若检测到车辆，返回元素为字典的列表，字典中每个元素代表一个检测框，其类型及含义如下表：

字段	类型	说明
conf	float64	检测为车辆的置信度
box_top	int	检测框左上角的x值
box_left	int	检测狂右上角的y值
box_width	int	检测框的宽度
box_height	int	检测框的高度

调用示例

from PIL import Image
from detection import Detector
det = Detector()
img = Image.open('img00664.jpg').convert("RGB")
res = det.run(img)
print(res)

返回示例

# return of det.run()
[{'conf': 0.9197773337364197, 'box_top': 459, 'box_left': 34, 'box_width': 82, 'box_height': 91}, 
{'conf': 0.9191172122955322, 'box_top': 497, 'box_left': 237, 'box_width': 109, 'box_height': 122}, 
{'conf': 0.8987263441085815, 'box_top': 98, 'box_left': 154, 'box_width': 96, 'box_height': 72}, 
{'conf': 0.8986817598342896, 'box_top': 0, 'box_left': 232, 'box_width': 78, 'box_height': 107}, 
{'conf': 0.8876358866691589, 'box_top': 824, 'box_left': 78, 'box_width': 65, 'box_height': 46}]