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视频中的人群计数代码：使用 YOLOv8 结合 DeepSORT/ByteSORT/StrongSORT 进行目标识别、追踪和计数

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简介：
本视频演示了利用YOLOv8进行高效物体检测，并结合DeepSORT、ByteSORT或StrongSORT算法，实现精准的人群跟踪与计数，适用于各类人群流量分析场景。 为了给目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能，可以参考相关文章的指导。该项目名为Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8，其特性如下： 1. 该系统使用YOLOv8进行目标检测和分割。 2. 多目标跟踪部分则由botsort、bytetrack、ocsort和strongsort四种算法实现。 3. 系统支持实时操作，具有快速的识别、追踪及分割性能。 关于如何对YOLOV8代码做进一步讲解的文章也有详细的介绍。

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  • 视频中的人群计数代码：使用 YOLOv8 结合 DeepSORT/ByteSORT/StrongSORT 进行目标识别、追踪和计数
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    本视频演示了利用YOLOv8进行高效物体检测，并结合DeepSORT、ByteSORT或StrongSORT算法，实现精准的人群跟踪与计数，适用于各类人群流量分析场景。 为了给目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能，可以参考相关文章的指导。该项目名为Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8，其特性如下： 1. 该系统使用YOLOv8进行目标检测和分割。 2. 多目标跟踪部分则由botsort、bytetrack、ocsort和strongsort四种算法实现。 3. 系统支持实时操作，具有快速的识别、追踪及分割性能。 关于如何对YOLOV8代码做进一步讲解的文章也有详细的介绍。
     
  • Yolov8 Tracking支持DeepSort、StrongSort、ByteTrack、BoTSORT等多种追踪器
    优质
    简介：Yolov8 Tracking集成多种先进追踪算法（如DeepSort、StrongSort、ByteTrack和BoTSORT），提供高效准确的目标跟踪解决方案。 该项目支持多种先进的多目标跟踪器，包括BoTSORT、DeepOCSORT、OCSORT、HybridSORT、ByteTrack 和 StrongSORT，并且能够实时进行分割、检测及姿态估计的追踪。此外，项目不仅兼容yolov8，还集成了如yolo-nas、yolox和yolov8-pose等模型，涵盖了多种任务需求。
     
  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆和行人跟踪及多目标计数系统源码.zip
    优质
    本资源提供了一个结合YOLOv8与DeepSort算法的智能交通管理系统源代码，适用于车辆与行人的精准跟踪及多目标实时计数。 目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆行人跟踪+多目标计数系统源码.zip 功能如下： - 多目标跟踪：可以实现对视频中的多个对象进行持续追踪。 - 目标检测：能够识别并标注视频中出现的目标，并在画面中标注出每个目标的唯一ID，方便后续的追踪操作。 - 视频流输入：支持MP4文件、本地摄像头及网络RTSP视频流等多种数据源格式。 - 模型参数调整：用户可以自定义设置跟踪算法和置信度等关键模型参数以适应不同场景需求。 - 多种额外功能：包括但不限于越线计数，区域内的目标数量统计，热力图生成、速度估算以及距离测量等功能，并支持单个对象的追踪。 以上是该系统的部分核心特性概述。
     
  • 行人跟踪与目标识别测试视频
    优质
    本视频为行人跟踪和目标识别技术提供测试数据，包含多种场景下的行人运动及特征信息，适用于算法开发、模型训练和性能评估。 这段文字描述了一个使用OpenCV进行目标识别和行人跟踪的测试视频，时长为5分钟。该视频包含单人、多人以及物体遮挡等多种街头场景，基本满足了测试需求。
     
  • 可以直接运行的YOLOv5与DeepSort结合的车辆行人追踪及计数代码+说明文档（优质项目）
    优质
    本项目提供直接可用的YOLOv5与DeepSort集成代码，实现高效准确的车辆和行人追踪及计数功能，并附有详细使用指南。 资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数的源码及说明文档（高分项目）。 适用人群：适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生，可用于课程设计、期末大作业或毕业设计中的参考资料。 更多相关仿真源码和数据集可自行查找获取。 免责声明：本资源仅供“参考资料”使用，并非为满足特定需求定制的。因此，需要读者具备一定的基础以理解代码并能够进行调试及功能修改。由于作者在大型企业工作繁忙，无法提供答疑服务，请注意如无资源缺失问题概不负责，感谢您的理解。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOv8与DeepSort的视觉跟踪算法整合了目标检测与追踪功能
    优质
    本研究提出了一种结合YOLOv8和DeepSort的视觉跟踪算法，有效融合目标检测与跟踪技术，显著提升多目标场景下的实时性能及准确性。 YOLOv8与DeepSort结合的视觉跟踪算法将YOLOv8的目标检测能力和DeepSort的特征跟踪技术相融合，在复杂环境中实现了准确且稳定的对象追踪。在计算机视觉领域，这种技术广泛应用于安全监控及自动驾驶等场景中。本段落着重介绍基于这一方法进行车辆检测、跟踪和计数的应用——即YOLOv8-相关研究与实践。
     
  • 【目标追踪】利用扩展卡尔曼滤波进行群体目标追踪的MATLAB代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了一套基于扩展卡尔曼滤波算法实现群体目标追踪问题的MATLAB代码解决方案，适用于研究和学习。 【目标跟踪】基于扩展卡尔曼滤波实现目标群跟踪matlab源码 本段落档介绍了如何使用扩展卡尔曼滤波（EKF）来实现多目标的跟踪算法，并提供了相应的MATLAB代码示例。通过这种方法，可以有效地对动态变化的目标进行预测和更新，适用于多种应用场景中的目标追踪问题研究与开发工作。 文档内容包括： - EKF理论基础介绍 - 目标群模型建立方法 - MATLAB编程实践指导 读者可以通过该资源学习到如何利用EKF算法解决复杂环境下的多目标跟踪挑战。