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trainbot

火车轨道监控与图像处理解决方案

OnlytrainsRaspberry Pi Camera v3前端图像拼接计算机视觉Github开源项目

Trainbot是一个开源项目，使用video4linux USB摄像头或Raspberry Pi摄像头模块监控铁路线，检测火车通过并缝合其图像。项目采用简单高效的计算机视觉方法，无需复杂依赖，在CPU上完成全部处理，支持X86_64和Raspberry Pi 4 B等硬件。用户可以通过不同方式获取或编译二进制文件，前端由VueJS和Typescript构建，能够独立展示数据。项目提供简便可行的部署方案和详细文档。

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介绍相关项目
SportsLabKit - 专业体育分析工具包 实现比赛视频数据化
GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉
SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。
uptrain - 开源平台评估优化LLM应用
GithubLLM应用UpTrain开源平台开源项目改进评估
UpTrain是一个专注于评估和优化大型语言模型(LLM)应用的开源平台。它提供全面的工具和功能,用于衡量LLM应用性能、识别问题并持续改进。该平台支持自动化评估、错误分析和性能跟踪,有助于提高LLM应用的质量和可靠性。UpTrain提供多种评估指标和定制选项,适用于各种LLM应用场景。
multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪，兼容多种检测器
CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目
该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。
viseron - 本地自托管NVR和AI计算机视觉软件
DockerGithubViseron对象检测开源项目运动检测面部识别
Viseron是一款本地自托管的NVR和AI计算机视觉软件，提供物体检测、运动检测和人脸识别等功能，适用于家庭、办公室等场所的监控。用户只需运行Docker容器并通过内置Web界面编辑配置文件即可轻松上手。项目支持多种组件，并欢迎社区贡献。
YOLOv8-TensorRT - 通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和推理解决方案
CUDAGithubONNXPyTorchTensorRTYOLOv8开源项目
本项目通过TensorRT加速YOLOv8模型，提供在CUDA环境下的快速部署和高效推理解决方案。包括环境准备、模型导出、引擎构建和多种推理方法，支持Python和C++语言。特性涵盖ONNX模型导出、端到端引擎构建和模型推理，适用于图像和视频的不同输入源。支持Jetson设备，并附有详细的文档和脚本，便于操作，提升深度学习应用性能。
yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术
YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。
OpenVR-OpenTrack - 支持DIY VR头显的开源头部跟踪驱动
DIY VRGithubOpenTrackOpenVRSteamVR头部追踪开源项目
OpenVR-OpenTrack是一款开源的SteamVR驱动程序，为DIY VR头显提供头部跟踪功能。它兼容OpenTrack支持的多种跟踪器，如FreePie IMU和Arduino Razor IMU等，适用于使用Android智能手机或HDMI显示器制作的VR头显。该项目包含详细的设置指南和丰富的配置选项，方便用户根据需求自定义VR体验。
Fast-BEV - 新一代鸟瞰视角感知系统
Fast-BEVGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉鸟瞰图感知
Fast-BEV是一种先进的鸟瞰视角感知系统，专注于3D目标检测和BEV语义分割。该项目针对自动驾驶等应用场景进行了优化，提供多种模型配置和CUDA、TensorRT加速支持。Fast-BEV不仅在性能和速度方面表现卓越，还提供了完整的安装指南、数据准备流程和训练方法，为研究人员和开发者提供了强大的工具。作为领先的感知算法和计算机视觉解决方案，Fast-BEV为鸟瞰视角感知任务设立了新的标准。
pi-timolo - 树莓派多功能摄像头系统 支持延时摄影运动检测和低光拍摄
GithubPI-TIMOLO延时摄影开源项目摄像头树莓派运动检测
pi-timolo是专为树莓派设计的多功能摄像头系统,支持延时摄影、运动检测和低光拍摄,可同时执行多项功能。系统适用于无人值守场景,内置rclone功能实现媒体文件安全同步至远程存储。兼容Python 2/3,具备长曝光夜间拍摄和平滑黄昏过渡等特性。此外还集成了视频制作、Web服务器和管理菜单等工具,便于远程访问和管理。
pytracking - 基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架
GithubPyTorch开源项目深度学习视觉目标跟踪视频目标分割计算机视觉
PyTracking是基于PyTorch的开源视觉目标跟踪和视频对象分割框架。它实现了多个先进的跟踪算法,如TaMOs、RTS和ToMP,并提供完整的训练代码和预训练模型。该框架包含用于实现和评估视觉跟踪器的库,涵盖常用数据集、性能分析脚本和通用构建模块。其LTR训练框架支持多种跟踪网络的训练,提供丰富的数据集和功能。
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