【AI安防】YOLOv8 + OpenVINO2023 + QT5 电子围栏预警系统
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于YOLOv8 + OpenVINO2023 + QT5的电子围栏系统，实现了实时高效、多线程、自定义对象检测。系统使用无线通信技术和地理信息系统实现虚拟边界，可以实时检测、定位和跟踪自定义对象。文章还提到了六个整合了深度学习、OpenCV和QT5等开发框架的实战案例。
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关键要点
- 电子围栏利用无线通信技术和地理信息系统实现虚拟边界，监控和控制对象位置。
- 本文介绍了一种基于YOLOv8 + OpenVINO2023 + QT5的电子围栏系统，具备实时高效、多线程、自定义对象检测功能。
- 系统通过QT实现界面与围栏的自定义，使用YOLOv8进行目标检测与定位，TTS实现语音报警，OpenVINO2023加速模型推理。
- 定义了四个类：电子围栏自定义与显示刷新类、用户主界面类、TTS语音报警线程类、YOLOv8+OpenVINO推理线程类。
- 整合了深度学习、OpenCV、QT5等开发框架，提供六大实战案例，提升开发者能力。
- 六大案例包括：人像实时抠图与证件照合成、实时人脸识别、图像修复与水印移除、YOLOv8健身计数、QR与DM读码、电子围栏与安防入侵检测。
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