YOLOv8 + OpenVINO + QT5 打造电子围栏预警系统

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点击上方 蓝字 关注我们 微信公众号： OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言 电子围栏是一种利用无线通信技术和地理信息系统实现的虚拟边界，用于监控和控制被监控对象的位置。它可以帮助我们实现对特定区域内的自定义对象进行实时检测、定位与跟踪。本文介绍了一种基于 YOLOv8 + OpenVINO2023 + QT5 联合打造的实时高效、多线程、自定义对象检测的电子围栏系统。 算法与设计思路 基于QT实现界面与围栏（矩形框）的自定义、借助YOLOv8对象检测模型与迁移学习实现目标检测与定位、基于TTS实现语音报警功能、基于OpenVINO2023实现CPU等低算力平台上的YOLOv8模型实时推理与模型加速。架构图示意如下： 代码实现与演示 最终根据架构图，我们定义了下面四个类 1. 电子围栏自定义与显示刷新类 2. 用户主界面类 3. TTS语音报警线程类 4. YOLOv ………………………………