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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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简介：
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）。

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  • 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
     
  • 目标追踪篇——Yolov5_DeepSort_Pytorch实现
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    本项目基于PyTorch框架，采用YOLOv5与DeepSort算法结合，实现高效精准的目标检测和跟踪。适用于视频监控、自动驾驶等领域。 目标追踪篇---Yolov5_DeepSort_Pytorch复现源代码已修改为可用状态，具体内容可参考我的博客文章。经过修改后可以使用自己的数据进行训练，具有较高的实用价值。
     
  • 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YOLO v4、Deep SORT及Flask的多摄像机实时对象追踪与流量统计
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    本项目结合YOLO v4、Deep SORT算法及Flask框架，实现多摄像头下的实时物体跟踪与人流量统计，为智能监控提供高效解决方案。 该存储库包含我的对象检测与跟踪项目，并且可以托管在云服务器上进行运行。您也可以使用自己的IP摄像机来进行异步处理。 我采用Deep SORT 和 YOLO v4 算法，其中还包括Tensorflow 2.0、低置信度过滤以及视频的异步处理选项。 该项目还扩展了一个对象计数应用的功能。 训练数据来自于DETRAC数据集中的总共244,617张图像。转换代码可以在相应的文件中找到，作为进行数据准备和培训的一个指南。 每个跟踪ID仅被计算一次，并且通过查看追踪记录可以实现对流量的统计分析。
     
  • 基于深度学习的手部视觉追踪机器人
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    本项目聚焦于开发一种基于深度学习技术的手部视觉追踪系统，旨在提升机器人的手部动作识别与跟踪精度。该系统能够准确捕捉并解析人类手部的各种细微动作，进而指导机器人进行精准操作和互动，广泛应用于医疗康复、智能辅助生活等领域。 视觉追踪是智能机器人的核心功能之一，在自动驾驶、智慧养老等领域有着广泛应用。本研究使用低成本的树莓派作为下位机机器人平台，并在上位机运行预先训练好的深度学习SSD模型，实现对人手的目标检测与视觉追踪。我们基于谷歌TensorFlow框架和美国印第安纳大学提供的EgoHands数据集来训练该SSD模型。整个系统的软件开发使用Python语言，在Linux系统下完成编程工作，并通过WiFi网络传输视频流以及追踪控制命令。实验结果表明，所研发的智能机器人具备出色的视觉追踪性能与稳定性。
     
  • 基于CenterNet的Python多人人体检测与深度排序算法（使用PyTorch）
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    本项目采用PyTorch实现基于CenterNet的高效人体检测及深度估计算法，适用于Python环境，能够准确识别图像或视频中的多个人体目标并进行三维空间定位。 多人跟踪系统采用基于CenterNet的人体检测器，并结合了使用Pytorch的深度排序算法。
     
  • 基于Kinect深度数据的手势追踪与识别
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    本研究利用Kinect传感器捕捉人体深度信息，实现手势的准确跟踪和分类，旨在开发更加自然的人机交互方式。 针对基于视觉的手势识别技术对环境背景要求较高的问题，本段落提出了一种利用深度信息进行手势提取和识别的研究方案。采用Kinect深度摄像头，通过中值滤波以及结合深度信息与邻域特点来分割手部区域，并使用Canny算子提取出手势轮廓。再以深度图像的凸缺陷指尖完成对指尖的检测，从而实现对手势1到5的手势识别。该方法能够快速有效地进行指尖检测，在鲁棒性和稳定性方面优于其他方法。实验结果显示，此手势识别方案的平均识别率达到92%，证明了其可行性。
     
  • 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。
     
  • 基于轻量化的OpenPose深度学习模型的多人实时姿态估计与跟踪
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    本研究提出了一种优化版的OpenPose模型，适用于实时环境下的多人姿态识别和追踪任务，特别针对计算资源有限的应用场景进行改进。通过减少模型复杂度及参数数量，实现在保证准确性的同时显著提高处理效率和速度。 一个轻量化模型在经典OpenPose基础上进行了改进，适用于多人实时姿态估计，并能记录每个人的ID进行跟踪。该深度学习模型的网络结构简单化，便于集成到Python或C++环境中，非常适合计算机视觉研究者深入探索。