河道船只识别算法通过分析和处理河道监控视频图像，河道船只识别算法可以实时自动地识别并分类不同类型的船只。无论是货船、客船、渔船还是游艇等，算法都能够迅速而准确地识别出来，并生成相应的数据与信息。这使得河道管理部门能够更加高效地获取关键数据，及时掌握船只的运行状态和航行轨迹，从而优化河道资源的分配和管理。
在现代社会中，随着城市交通和物流的快速发展，河道运输成为了重要的交通方式之一。然而，由于河道交通的复杂性和特殊性，对于船只的准确监测和管理一直是一个挑战。为了解决这一问题，河道船只识别算法应运而生，它通过智能化技术和图像识别算法，为河道管理部门带来了巨大的便利与提升。
# 训练集和验证集的 labels 和 image 文件的位置
train: ./score/images/train
val: ./score/images/val
# number of classes
nc: 3
# class names
names: ['person', 'head', 'helmet']
河道船只识别算法具备较高的识别准确性和鲁棒性。无论是在白天还是黑夜、晴天还是雨雪天气条件下，算法都能够稳定工作，并具备出色的识别效果。即使在光线不足或者船只外观变形等特殊情况下，算法仍然能够可靠地识别出船只，并提供准确的数据支持。这为河道管理部门提供了可靠的决策依据，帮助其更好地规划和优化河道交通。
河道船只识别算法的应用极大地提升了河道管理的智能化水平，为河道交通的顺畅运行和安全管理提供了有力的支持。未来，随着技术的不断发展和完善，河道船只识别算法将进一步发挥作用，为城市交通和物流的高效运行贡献更多力量。让我们期待着这项技术的不断创新和突破，共同构建智慧交通的美好未来！
python train.py --img 640 \
--batch 16 --epochs 10 --data ./data/custom_data.yaml \
--cfg ./models/custom_yolov5.yaml --weights ./weights/yolov5s.pt
