三分鐘白話RocketMQ系列—— 如何發送消息
我們知道RocketMQ主要分為消息 生產、存儲（消息堆積）、消費 三大塊領域。那接下來，我們白話一下，RocketMQ是如何發送消息的，揭秘消息生產全過程。注意，如果白話中不小心提到相關代
通過使用 YOLOv8 目標檢測和偵察無人機拍攝的航空圖像來利用地理空間情報（GEOINT）統計敵方飛機，從而規劃軍事行動。
source_video = 'https://3tghzdwlhmyajv5eadufzesdo7epc5queknepym6hv2p737mgvxa.arweave.net/3Mx8jss7MATXpADoXJJDd8jxdhQimkfhnj10_-_sNW4'urllib.request.urlretrieve(source_video, 'airport_video_source.mp4')</code></pre><p>如您所見，有三個文件：yolov8sair.pt 是模型的權重文件，Aerial_AirBase.jpg 是我們將在實驗中用于目標檢測的偵察無人機拍攝的圖像示例，airport_video_source.mp4 是將用于目標識別的視頻源示例。<span style=)
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model = YOLO('yolov8sair.pt')results = model.predict('Aerial_AirBase.jpg')annotated_frame = results[0].plot()cv2_imshow(annotated_frame)這里我們基于訓練好的模型創建 YOLO 對象。然后，我們嘗試預測并找到 Aerial_AirBase.jpg 圖像中的任何物體，最后顯示結果中的第0個標注框。
使用 yolov8sair 模型進行目標檢測
如上圖所示，檢測到三架飛機，概率均約為 84%，表明高度的置信度。在這種情況下，您可以通過自動統計 results[] 數組中的物體列表來輕松統計它們。置信度和概率水平可能會因天氣條件而異。然而，盡管存在如天氣陰云等顯著缺點，這種偵察方法在規劃軍事行動和支持戰斗行動中仍具有重要意義。
正如您所見，其易用性只需幾行代碼即可使其在各種應用中得以使用，包括小型飛行控制器的自主無人機。想象一下，通過結合這種目標檢測機制，您可以構建的智能應用程序。想象一下，配備自動駕駛儀、目標檢測和跟蹤能力的作戰無人機，直到摧毀目標。讓您的想象力引導您。
另一個您可以用于軍事解決方案的好例子：
model = YOLO('yolov8sair.pt')# Object Detection in Video-streamcap = cv2.VideoCapture(f"airport_video_source.mp4")img_array = []while cap.isOpened(): success, frame = cap.read() if success: results = model(frame) annotated_frame = results[0].plot() img_array.append(annotated_frame) else: breakcap.release()# Saving to output video filesize = img_array[0].shape[1], img_array[0].shape[0] # (384, 640)writer = cv2.VideoWriter(f"airport_video_output.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*"mp4v"), 25, size)for frame in img_array: img_n = cv2.resize(frame, size) writer.write(img_n)writer.release()這涉及從視頻流中進行目標檢測，在我們的例子中從 airport_video_source.mp4 文件中提取。然后，它將視頻分成幀，檢測每幀上的飛機，并將它們編譯到 airport_video_output.mp4 文件中。
您可以從 Google Compute Engine 的工作目錄中下載此文件。我相信您已經熟悉這個過程。
視頻流中的目標檢測
本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-102911-0.html基于 YOLOv8 的目標檢測實例應用
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