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基于深度学习的YOLOv5行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统源码.zip

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简介：
本资源提供基于深度学习的YOLOv5模型实现的先进行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统的完整源代码。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了出/入分别计数功能，默认方向为南/北向。若需调整不同位置或方向的检测，可在main.py文件第13行和21行修改两个polygon点的数据设置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车以及卡车。

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  • 基于深度学习的YOLOv5行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统源码.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习的YOLOv5模型实现的先进行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统的完整源代码。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了出/入分别计数功能，默认方向为南/北向。若需调整不同位置或方向的检测，可在main.py文件第13行和21行修改两个polygon点的数据设置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车以及卡车。
     
  • 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`。
     
  • 车辆与人物识别跟踪的深度学习MATLAB代码.rar
    优质
    本资源包含用于车辆和人物识别及跟踪的深度学习算法的MATLAB代码，适用于智能交通系统、安全监控等领域。 深度学习车辆识别及人物识别跟踪的MATLAB代码，亲测可用。
     
  • 基于Yolov5与DeepSort的车辆检测与跟踪系统
    优质
    本项目开发了一套高效的车辆检测与跟踪系统，结合了先进的YOLOv5目标检测算法和DeepSort跟踪模型，旨在提供精准、实时的车辆监控解决方案。 Yolov5_DeepSort车辆检测和跟踪系统包含车辆数据集以及训练好的YOLOv5车辆检测权重，代码配置好环境后可以直接使用。
     
  • 基于PyTorch的YOLOV5与SORT集成的车辆和行人目标检测与跟踪系统源代码.zip
    优质
    本ZIP文件包含一个使用PyTorch实现的综合项目，集成了先进的YOLOv5目标检测模型及SORT跟踪算法，专为车辆和行人的实时识别与追踪设计。 基于PyTorch实现的YOLOV5+SORT车辆行人目标识别及追踪系统源码.zip文件包含完整且可运行的代码，无需任何修改即可使用。此项目适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计材料。该源码集成了先进的对象检测与跟踪技术，能够有效处理视频中的动态物体，并提供详细的实现细节和实验结果展示。
     
  • 设计：基于MATLAB的运动车辆跟踪检测与识别.zip
    优质
    本项目采用MATLAB开发，致力于实现对运动中车辆的有效跟踪、检测和识别。通过先进的图像处理技术，提供实时且准确的数据分析，适用于交通监控及智能驾驶系统等领域研究。 该课题是基于MATLAB的运动汽车跟踪系统。系统能够读取并处理视频文件，进行视频分帧、提取背景，并框定出移动的目标车辆。此外，它还能计算目标的数量、速度及所在车道等信息，进而分析车流密度等相关数据。系统配备有人机交互界面框架，适合具有一定编程基础的人员学习使用。
     
  • 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。
     
  • 设计：MATLAB车辆目标跟踪与识别检测.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB的车辆目标跟踪与识别检测的设计方案及代码实现，适用于自动驾驶、智能交通系统等领域的研究和开发。 运动目标检测在MATLAB中的应用以汽车为例。该过程包括检测画面中的汽车数量、车流量统计以及车道识别和速度测算等功能。