基于DeepSORT与YOLOv3及TensorFlow的实时多人追踪系统

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简介：
本项目构建了一个结合DeepSORT和YOLOv3的实时多人追踪系统，利用TensorFlow框架实现在复杂场景下的高效目标检测与跟踪。姿态检测和跟踪项目使用较旧版本的软件创建，因此一些模块的功能不够高效且功能较为简单。推荐尝试其他作者实现的Pytorch版本等相关工作。这项工作目前支持tiny_yolo v3，但仅用于测试目的；如需训练模型，请在Darknet中进行或参考后续的工作内容来完成训练过程。此外，此项目还能跟踪COCO类别中的多个对象，因此请注意修改yolo.py文件中的相关类定义。您还可以使用相机来进行测试。快速开始指南：首先下载YOLOv3或tiny_yolov3的权重文件，并将Darknet YOLO模型转换为Keras模型；或者直接使用已转换好的yolo.h5模型（需确保环境兼容），将其放入model_data文件夹中。最后，通过命令行运行YOLO_DEEP_SORT：python demo.py

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基于DeepSORT与YOLOv3及TensorFlow的实时多人追踪系统

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本项目构建了一个结合DeepSORT和YOLOv3的实时多人追踪系统，利用TensorFlow框架实现在复杂场景下的高效目标检测与跟踪。姿态检测和跟踪项目使用较旧版本的软件创建，因此一些模块的功能不够高效且功能较为简单。推荐尝试其他作者实现的Pytorch版本等相关工作。这项工作目前支持tiny_yolo v3，但仅用于测试目的；如需训练模型，请在Darknet中进行或参考后续的工作内容来完成训练过程。此外，此项目还能跟踪COCO类别中的多个对象，因此请注意修改yolo.py文件中的相关类定义。您还可以使用相机来进行测试。快速开始指南：首先下载YOLOv3或tiny_yolov3的权重文件，并将Darknet YOLO模型转换为Keras模型；或者直接使用已转换好的yolo.h5模型（需确保环境兼容），将其放入model_data文件夹中。最后，通过命令行运行YOLO_DEEP_SORT：python demo.py

基于YOLOv3与DeepSort的TensorFlow对象跟踪实现

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本项目采用TensorFlow实现了基于YOLOv3的目标检测和DeepSort的目标跟踪算法，适用于多种视频监控场景，有效提升目标识别准确率及连续性。使用YOLOv3、深度排序（Deep SORT）以及TensorFlow进行对象跟踪的存储库实现了将YOLOv3与Deep SORT结合的方法来创建实时对象跟踪器。YOLOv3利用深度卷积神经网络执行物体检测，而这些结果可以输入到具有深层关联度量的简单在线和实时追踪算法中。安装步骤如下：对于TensorFlow CPU版本： ```bash conda env create -f conda-cpu.yml conda activate tracker-cpu ``` 对于TensorFlow GPU版本： ```bash conda env create -f conda-gpu.yml conda activate tracker-gpu ``` 或者直接使用pip命令安装依赖项（适用于CPU）: ```bash pip install -r requirements.txt ```

基于DeepSORT和YOLOv3的车辆与行人检测追踪

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本研究结合了深度学习技术，采用YOLOv3模型进行高效目标检测，并利用DeepSORT算法实现精准车辆与行人的跟踪识别。该项目包含训练好的权重（人+车）、源代码、行人检测追踪的原视频以及车辆检测追踪的原视频。技术栈为Python、Pytorch和DeepSort。

车辆行人追踪结果（DeepSort-YOLOv3）.zip

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本资源包包含基于DeepSort与YOLOv3算法实现的高效车辆和行人追踪代码及结果。适用于智能交通系统研究与开发。 deepsort-yolov3-车辆行人跟踪结果

Yolov5_DeepSort_Pytorch：基于YOLO v5与深度排序的实时多人追踪系统

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Yolov5_DeepSort_Pytorch是一个结合了YOLOv5目标检测和DeepSORT跟踪算法的先进项目，实现高效、精准的多目标实时追踪。此开源代码为复杂场景下的视频分析提供了强大工具。本项目介绍了一个使用PyTorch实现的YOLOv5简化版本，并结合了深度排序算法来跟踪人员。该项目首先通过YOLOv5检测图像中的对象，然后过滤掉所有非人的检测结果。接下来，将剩余的人体检测数据传递给基于深度学习的方法进行后续处理，以确定每个人员的位置和运动轨迹。项目实现参考了两篇文章的内容：《使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪》以及《YOLOv4: 实现最佳速度与准确性的目标检测方法》。为了运行该项目，请确保安装Python 3.8或更高版本，并且已通过pip install -U -r requirements.txt命令安装了所有列出在requirements.txt文件中的依赖项，包括torch>=1.7。此外，项目支持Docker环境进行开发和测试。请使用nvidia-docker并确保Nvidia驱动程序版本大于等于440.44来运行相关容器镜像。最后，在开始跟踪之前，请递归克隆整个存储库至本地环境中：git clone [repository URL]（此处省略实际的URL）。

基于YOLO与DeepSORT的行人检测及跟踪系统

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本研究构建了一个高效的行人检测和跟踪系统，结合了YOLO目标检测算法与DeepSORT跟踪方法，实现在复杂场景中的精准定位与连续追踪。在现代计算机视觉领域，行人检测与跟踪是两项基础且重要的任务。行人检测旨在从图像或视频帧中识别出行人，而行人跟踪则关注于持续监测行人在连续帧中的位置变化。由于行人在城市交通、安全监控以及自动驾驶等领域的重要性，高效的行人检测和跟踪系统具有广泛的应用价值。 YOLO（You Only Look Once）是一个流行的实时物体检测系统，以其快速且准确的特点著称。它将物体检测任务转化为一个回归问题，并通过单一神经网络直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射来完成这一过程。YOLO算法能够实现实时性能，在保持较高的检测精度的同时还能迅速响应，非常适合实时处理需求。然而，YOLO在处理视频或连续帧数据时并不特别关注时间维度上的连续性问题。例如，在动态场景中，同一个行人可能因外观变化、遮挡或快速移动等原因导致检测中断。为了提高跟踪的稳定性和准确性，研究人员常常将YOLO与其他跟踪算法结合使用，DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric）便是其中之一。 DeepSORT是SORT算法的一个升级版本，在其基础上增加了一个深度学习特征提取网络用于获取行人目标的外观特征，并通过一个关联度量来优化跟踪结果。它融合了深度学习检测能力和卡尔曼滤波、匈牙利算法等传统跟踪技术的优势，实现了更为精确和鲁棒的跟踪效果。本系统命名为“基于YOLO和DeepSORT的行人检测与跟踪系统”，意味着其结合了YOLO快速准确的检测能力及DeepSORT高效稳定的跟踪性能。在实际应用中，该系统能够实时处理视频流，并且无论是在人群密集还是行人迅速移动的情况下，都能够保持较高的识别率。系统的开发涉及计算机视觉、深度学习以及目标跟踪等多个领域的知识。开发者需要深入理解YOLO模型和DeepSORT算法，并有效地将二者结合使用。同时，在设计过程中还需要考虑到实际应用中可能遇到的复杂场景与特殊情况，例如不同光照条件下的行人检测问题或行人间相互遮挡的情况。此外，该项目通常要求撰写详细的设计文档和开发报告，涵盖从需求分析、算法选择到系统架构设计等各个阶段的内容，并且详细介绍如何将YOLO的检测结果作为DeepSORT的输入以及处理其输出。成功的项目实施还需要一个良好的实验设计与评估方案来证明系统的有效性。基于YOLO和DeepSORT的行人检测及跟踪系统是一个结合了最新计算机视觉技术和算法的应用，具有广泛的实际应用前景，特别是在安防、自动驾驶等领域中。开发者在实现该系统的过程中不仅能加深对相关技术的理解，还能积累宝贵的开发经验。

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

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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。

AlphaPose: 实时且精准的多人体态估计与追踪系统

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AlphaPose是一款先进的实时多人姿态估计和跟踪系统，以其高精度和快速处理能力著称，在复杂场景中能有效识别并持续跟踪多个个体的姿态。消息！2020年8月：更强的追踪功能发布！包括全身（脸部、手部、脚部）关键点识别，现已可用。 2019年12月：AlphaPose 发布了更小体积但精度更高的版本！ 2019年4月：AlphaPose 正式发布。在COCO验证集上以每秒23帧的速度运行。 2018年12月：集成 PoseFlow 功能，速度提升三倍，并支持姿态跟踪结果可视化。 2018年9月：AlphaPose 发布，在COCO验证集上达到71 mAP（平均每张图像4.6人）和每秒20帧的运行速度。此外，它还是首个在COCO数据集上实现超过70+ mAP（具体为75 mAP），以及在MPII数据集上达到80+ mAP（准确地说是82.1 mAP）的开源多人姿势估计系统。 AlphaPose 是一种高效的多人姿态估计算法，能够精准匹配帧内对应于同一个人的姿态。为了实现这一点，我们提供了一种名为 PoseFlow 的高效在线姿态跟踪技术。

基于RV1126的Yolov5与DeepSort行人检测及追踪实现（含源码和文档）

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本项目基于RV1126平台实现了结合Yolov5与DeepSort算法的高效行人检测与跟踪系统，提供详细源代码及技术文档。项目介绍本项目在rv1126上实现了yolov5与DeepSort的结合，用于行人检测及跟踪。该项目中的所有代码都经过了测试并成功运行，在功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。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（如计科、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等），同时也非常适合初学者进阶学习。此外，本项目还可以作为毕业设计、课程设计或者作业的演示内容。对于有一定基础的学习者来说，在原有代码的基础上进行修改以实现其他功能也是可行的选择，并且同样适用于毕业设计或课程设计。下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。

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。