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计算机专业毕业设计与大作业（含源码及说明书）：基于Yolov5和DeepSort的行人与车辆追踪计数系统

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  •      文件类型：RAR

简介：
本项目为计算机专业毕业设计，旨在开发一套结合YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法的行人与车辆智能追踪计数系统。包含完整源码及详细说明书。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计成果，在代码经过全面测试且运行成功后才上传至平台，答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用。 项目备注： 1. 所有项目代码均在功能正常并通过严格测试确认无误之后才进行上传，请您安心下载并使用。 2. 本资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、教师或企业员工，也适用于初学者进阶学习。此外，该代码还可以作为毕业设计项目、课程设计任务或是大作业参考，并可用于项目初期演示汇报。 3. 对于有一定编程基础的学习者来说，在确保遵守版权规定的情况下可以在此基础上进行修改和扩展，以实现更多功能需求或完成学业要求的任务（如毕设、课设等）。下载后请先查阅README.md文件（如有），仅供学习与参考之用，请勿将代码用于商业用途。

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  • 计算机专业毕业设计与大作业（含源码及说明书）：基于Yolov5和DeepSort的行人与车辆追踪计数系统
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    本项目为计算机专业毕业设计，旨在开发一套结合YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法的行人与车辆智能追踪计数系统。包含完整源码及详细说明书。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计成果，在代码经过全面测试且运行成功后才上传至平台，答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用。 项目备注： 1. 所有项目代码均在功能正常并通过严格测试确认无误之后才进行上传，请您安心下载并使用。 2. 本资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、教师或企业员工，也适用于初学者进阶学习。此外，该代码还可以作为毕业设计项目、课程设计任务或是大作业参考，并可用于项目初期演示汇报。 3. 对于有一定编程基础的学习者来说，在确保遵守版权规定的情况下可以在此基础上进行修改和扩展，以实现更多功能需求或完成学业要求的任务（如毕设、课设等）。下载后请先查阅README.md文件（如有），仅供学习与参考之用，请勿将代码用于商业用途。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSort的车辆行人追踪及计数系统（含源码、文档和数据）.rar
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    本资源提供一个基于YOLOv5与DeepSort算法实现的车辆行人追踪及计数系统的完整解决方案，包括源代码、详细文档以及测试数据。 资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数便于更改； - 代码结构清晰，注释详细。 适用对象： 适用于计算机、电子信息工程及数学等专业大学生的课程设计与毕业设计项目。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java和YOLO算法仿真方面拥有10年经验；擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究以及神经网络预测技术，同时具备信号处理、元胞自动机应用及图像处理能力，并在智能控制与路径规划等领域有丰富实践经验。欢迎交流学习。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSort的车辆行人追踪及计数系统（含源码、文档和数据）.zip
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    本资源提供了一种结合YOLOv5目标检测算法和DeepSort跟踪模型的高效车辆行人追踪及计数解决方案，包含详尽源代码、文档与数据集。适合研究与开发使用。 基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码、说明文档及数据）的资源包包括了用于车辆与行人的高效追踪和计数功能的相关代码，以及详细的使用指南和支持的数据集。 该代码具有参数化编程的特点，使得用户可以根据具体需求灵活调整相关设置。此外，整个项目的编码风格清晰明了，并且配有详尽的注释说明以帮助使用者更好地理解和操作项目内容。 这款资源特别适用于学习计算机科学、电子信息工程及数学等专业的学生，在课程设计和毕业论文阶段可以作为有价值的参考工具或直接应用到相关的研究课题中去。 该资料包由一位在知名大厂工作多年的经验丰富的算法工程师制作完成，此人拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++以及Java语言编程经验，并且对YOLO目标检测模型有着深入的研究。其专业领域涵盖了广泛的计算机视觉技术及相关智能优化方法的应用开发，在诸如神经网络预测分析、信号处理等多个方面具有深厚的技术积累和实践经验。 资源包名称：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码+说明文档+数据）.zip
     
  • 计算机专业毕业设计与大作业：基于Yolov5的中文车牌检测及识别（含源码、数据集、论文和说明）
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    本项目是针对计算机专业的毕业设计，采用YOLOv5框架实现高效的中文车牌检测与识别系统，包含详尽的数据集、代码库以及相关学术论文和技术文档。 该资源包含个人的课程设计与毕业设计项目源码，所有代码均已成功运行并通过测试，请放心下载使用！答辩评审平均分高达96分。 ### 项目备注： 1. 所有上传的项目代码均经过严格的功能验证，在确保功能正常的情况下才进行发布。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考，也适用于初学者进阶学习。此外，它还可以作为毕业设计、课程设计、大作业以及项目初期演示使用。 3. 如果您具备一定的基础知识，可以在此代码基础上进一步修改以实现其他功能，并将其用于毕设、课设及作业等场合。下载后请先查看README.md文件（如有），仅供个人学习参考，请勿将此资源用作商业用途。
     
  • 基于Yolov5-DeepSort的行人与车辆跟踪及计数项目源码（含Yolov5和DeepSort融合代码）.zip
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    本项目提供了一个集成Yolov5目标检测模型与DeepSort追踪算法的源代码，专注于高效准确地实现行人和车辆的跟踪与计数。 yolov5-deepsort行人车辆跟踪检测计数项目源码提供了完整的yolov5+deepsort实现的行人计数功能，并确保代码可以正常运行。该源码文件为.zip格式，包含所有必要的组件以供下载和使用。
     
  • 计算机专业毕业设计与大作业：基于VGG19的水果识别系统（含源码、数据集、论文及说明）
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    本项目为计算机专业毕业设计，旨在开发基于VGG19模型的水果识别系统。内容包括详尽的数据集、完整代码、研究论文以及使用指南，适用于深度学习与图像识别领域的学术探讨和实践应用。 本项目利用VGG19算法进行水果识别，适用于计算机专业本科生的毕业设计、大作业及三级项目的相关任务。该项目提供程序代码与说明文档、论文资料以及数据集照片等资源，并且包含已经训练好的模型，可以直接使用。 随着计算机视觉技术的进步，作为图像分类应用之一的水果识别，在智能农业、食品检测和自动化零售等领域展现出巨大潜力。本段落提出了一种基于VGG19卷积神经网络（CNN）的方法来进行水果识别。通过数据集预处理、采用数据增强技术和训练VGG19模型，实验结果显示该方法在准确性和效率方面具有显著优势。 与传统的机器学习算法相比，VGG19模型能够更有效地应对复杂的图像特征，并实现较高的识别精度。 关键词：VGG19, 水果识别, 卷积神经网络, 深度学习, 图像分类, 数据预处理 水果识别是计算机视觉领域的重要研究方向，在智能农业、自动化零售和食品检测等多个行业中具有广泛应用。通过高效准确的水果识别技术，系统可以自动地对不同种类的水果进行识别与分类，从而为相关行业提供智能化支持。 近年来，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别中的表现非常突出。卷积神经网络能够自动提取图像中的局部特征和高层次抽象特征，在各类任务中表现出色。
     
  • 基于YOLOv5和DeepSort算法的车辆测速系统源码及文档（毕业设计）.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品，提供基于YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪技术实现的车辆测速系统完整源码和详细文档，适用于智能交通监控研究。 基于YOLOv5+Deepsort算法实现的车辆测速系统源码及文档说明（毕业设计）包含了校园内车辆与行人的追踪功能，并计算它们的速度以及检测碰撞情况。该项目的主要目标是为校园的安全管理和交通规划提供全面支持，旨在有效监控和管理校内的车流和人流状况。通过精确地追踪和分析车辆及行人移动的数据，该系统能够获取有关人员流动的宝贵信息，并将其应用于学校管理和规划中。学校的管理者可以通过本项目更好地了解校园内部的交通情况，从而更有效地分配资源、策划活动举办以及优化校园内道路或停车场的设计方案。这将有助于提高整体交通效率，缓解拥堵现象，提升交通体验并增强安全性。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSort的人工智能项目实践：车辆及行人的追踪与计数
    优质
    本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现对视频流中车辆和行人精确跟踪及数量统计，旨在提供高效、准确的监控解决方案。 使用YOLOv5和Deepsort实现车辆行人追踪和计数，并将代码封装成一个Detector类，使其更容易嵌入到自己的项目中。
     
  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数
    优质
    Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting项目结合了YOLOv5目标检测算法及DeepSort跟踪技术，实现高效、准确的行人与车辆检测和计数，适用于智能监控等领域。 YOLOv5 和 DeepSort 的行人及车辆跟踪、检测与计数功能已实现进出方向的分别计数，默认为南北向检测。如需更改位置或方向，请在 main.py 文件第13行和21行修改两个polygon点的位置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车及卡车，可在 detector.py 文件第60行进行调整。 运行环境要求 Python 3.6+ 和 pip 20+ 版本以及 pytorch。安装依赖库使用命令 `pip install -r requirements.txt` 安装所需模块。 下载代码可通过以下步骤完成： 1. 使用命令 `$ git clone https://github.com/dyh/unbox_yolov5_deepsort_counting.git` （注意：由于仓库包含weights及mp4等文件，如果git克隆速度较慢，可以考虑直接从GitHub下载zip格式的压缩包） 2. 进入目录后使用命令 `cd unbox_yolov5_dee`。
     
  • 车辆管理系统的VB与SQL设计（含论文及源代码）-计算机专业毕业设计-IT毕业论文.zip
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    本压缩包包含一份针对计算机专业的毕业设计作品——“车辆管理系统的VB与SQL设计”，内附详细论文和完整源代码，旨在探讨基于Visual Basic和SQL技术的系统开发实践。 计算机专业毕业设计源码_vb+SQL车辆管理系统设计(论文+源代码)_基于VB_IT毕设论文.zip 文件内容包括使用Visual Basic (VB) 和 SQL 数据库技术开发的车辆管理系统的完整源代码以及相关的研究论文，适用于信息技术专业的毕业设计项目。