智慧交通违法目标检测项目实战|基于YOLOV8

课程介绍：

基于YOLOV8大模型算法，结合国内交通垂直领域对违法行为进行目标检测项目实战：

1、本课程在YOLOV8最新大模型算法的基础上，对智慧交通的图像视频进行实时监测判断驾驶违法行为，实现驾驶员行为识别分析，进而实现精准的动态监管，同时与各省级监测平台无缝对接，做到监测指标和管理模式高度统一，推进道路运输安全领域的信息化、标准化、智能化。

2、开发环境Win11 64、Python3.9.17、opencv-python 4.7、PyTorch2.0.1-cuda 11.7、Anaconda 4.12、Labelme5.3、YOLOv8.0.132

3、本课程计划：自动驾驶 L2 ADAS +DVR设备及国内交通现状、智慧交通违法业务与数据介绍、YOLOV8开发环境部署测试、数据采集数据标注、标注数据集格式转换、模型训练与测试、模型评估及模型优化等。