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基于Yolov5和DeepSort的车辆跟踪与起止时间记录系统

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简介：
本系统采用YOLOv5进行高效精准的目标检测，并利用DeepSort算法实现稳定的车辆跟踪，结合智能计时功能准确记录车辆的进出时间，广泛应用于交通管理和安防监控领域。 本项目采用yolov5进行目标检测，并利用deepsort对视频中的车辆和行人进行跟踪及ID更新，在每一帧记录出现的目标的次数，最后统计整个视频中每个目标出现的时间段。按照readme.md文件搭建虚拟环境后，可以直接运行该项目。

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  • 基于Yolov5和DeepSort的车辆跟踪与起止时间记录系统
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    本系统采用YOLOv5进行高效精准的目标检测，并利用DeepSort算法实现稳定的车辆跟踪，结合智能计时功能准确记录车辆的进出时间，广泛应用于交通管理和安防监控领域。 本项目采用yolov5进行目标检测，并利用deepsort对视频中的车辆和行人进行跟踪及ID更新，在每一帧记录出现的目标的次数，最后统计整个视频中每个目标出现的时间段。按照readme.md文件搭建虚拟环境后，可以直接运行该项目。
     
  • Python - YOLOv5 - DeepSort - 目标跟踪及记录目标过程中起止时间
    优质
    本项目运用Python结合YOLOv5与DeepSort算法实现高效精准的目标跟踪，并自动记录每个被跟踪对象的起始和终止时刻，便于数据分析。 Python - yolov5 - deepsort - 目标跟踪 - 记录目标过程中的起止时间：1. 源码+算法文档 2. 记录起止时间+保存结果与一张图像上。
     
  • 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YOLOv5和DeepSort的车辆跟踪完整代码
    优质
    本项目提供了一套完整的基于YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法实现车辆实时追踪的代码。适用于智能交通系统及视频监控分析场景。 关于基于YOLOv5+DeepSort的车辆跟踪完整代码的运行介绍和调试效果，请参考本人博客中的相关文章。该文章包括环境配置教程等内容，敬请查阅。
     
  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆跟踪与计数系统
    优质
    本系统采用YOLOv8进行高效精准的目标检测及DeepSort算法实现车辆追踪与重识别，结合统计分析功能完成车辆自动计数，广泛应用于交通管理和智慧城市领域。 本项目包含源码及详细操作视频，并提供了环境搭建和示例运行的教程，适合研究新手使用。该项目旨在通过目标跟踪与YOLOv8-deepsort技术实现智能车辆跟踪与计数系统。
     
  • 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`。
     
  • 基于 YOLOv5-Deepsort 的车辆与行人目标跟踪及数据集
    优质
    本研究采用YOLOv5和DeepSort技术结合，实现高效准确的车辆与行人检测与跟踪，并构建相关数据集以提升模型性能。 YOLOv5-deepsort 是一个用于车辆和行人目标跟踪的代码库，已经配置好可以下载使用。它包括训练好的 YOLOv5s-person_car.pt 模型，并附带测试视频、提取的目标运动质心坐标以及绘制出的目标运动轨迹的功能。此外还提供了详细的使用说明，支持的目标类别为 person 和 car，并包含标注好的数据集。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSORT的车辆和行人多目标跟踪及计数方法
    优质
    本研究提出了一种结合YOLOv5与DeepSORT的技术方案，有效实现对视频流中车辆和行人的实时检测、跟踪及计数，提升智能交通系统的分析能力。 包括训练好的模型，可用于毕业设计和课程设计。
     
  • 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YOLOv5和DeepSort的目标识别与跟踪
    优质
    本项目采用YOLOv5模型进行高效目标检测，并结合DeepSort算法实现精准跟踪，适用于视频监控、自动驾驶等领域。 该工程将yolov5与deepsort相结合，利用yolov5算法识别目标并进行唯一标记，适用于视频中的移动目标实时识别与追踪。项目使用opencv库的算法实现撞线检测和计数功能。用户可以根据实际需求修改代码以满足开发过程中的不同要求，并且无需下载额外资源包，直接在yolov5虚拟环境中运行即可。此方案非常实用便捷。