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Deep_Sort与YOLOv3用于车辆和行人目标的检测与追踪。

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简介：
包含经过训练的权重，涵盖了行人与车辆的协同模型，以及完整的源代码和原始视频素材，其中包含了行人检测与追踪的原始视频，以及车辆检测与追踪的原始视频。该项目构建于Python编程语言，并利用Pytorch深度学习框架以及DeepSort算法进行开发。

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  • 基于DeepSORT和YOLOv3的车辆与行人检测追踪
    优质
    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
    优质
    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
     
  • OpenCV在人物追踪与车辆检测中的应用
    优质
    本研究探讨了如何利用开源计算机视觉库OpenCV实现高效的人物追踪和车辆检测技术，结合实际案例分析其应用效果。 利用OpenCV提供的函数，在MFC架构下编写的人物追踪和车辆检测的小程序。
     
  • MATLAB中的目标跟踪_车辆预测与识别_matlab_目标检测_车辆跟踪
    优质
    本项目运用MATLAB进行目标跟踪技术研究，专注于车辆的预测与识别。通过先进的算法实现对移动车辆的有效追踪和准确检测，在智能交通系统中有广泛应用前景。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB目标跟踪 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 关于行人和车辆等对象的多目标追踪方法
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    本研究提出了一种先进的多目标跟踪技术，专门针对行人的车辆等动态对象，在复杂环境中实现了高效且精准的目标识别与持续追踪。 基于检测的多目标跟踪技术可以针对自定义类别进行训练和测试，并且能够实现实时效果。该算法使用Keras或Torch编码，逻辑清晰，并配有代码解析图，非常适合多目标跟踪初学者入门学习。
     
  • 基于YOLOV5的车辆追踪及目标检测答辩PPT
    优质
    本PPT展示了一种基于YOLOv5算法的创新车辆追踪与目标检测系统。通过优化模型结构和参数，实现了高效、准确的目标识别性能，在复杂交通环境中具有广泛应用潜力。 本段落详细介绍了基于YOLOv5和DeepSort的车辆识别与跟踪系统的开发过程及应用效果。该系统旨在解决快速增长交通流量带来的安全挑战，并克服传统测速装置成本高、维护难的问题。 系统主要分为三个部分：车辆检测、车辆跟踪以及车辆测速。通过使用先进的YOLOv5算法实现精确的目标定位，同时结合DeepSort技术以确保多目标的实时追踪能力。最后利用摄像机标定原理来计算行驶速度，从而有效监测和管理交通流量数据。 该方案主要面向交通管理人员及智能交通系统开发人员，并期望在城市道路与高速公路上广泛应用。其核心目的是提高道路交通的安全性和顺畅性，同时提升城市的整体管理水平并为决策提供科学依据。 文章中还讨论了现有测速手段的不足之处，并强调视觉方法的重要性；并通过大量实验数据证明所提方案具有高度的实际应用价值和优越性能表现。此外也指出了在样本多样性方面的挑战，并对未来研究方向进行了展望。参考文献部分详细列出了目标检测、视觉标定等相关领域的最新研究成果和技术进展。
     
  • MATLAB目标跟踪——动态车辆的实时检测与标记(matlab,目标检测,车辆跟踪推荐)
    优质
    本项目利用MATLAB实现动态车辆的实时检测与标记，结合先进的目标跟踪算法，提供精准、高效的车辆跟踪解决方案，适用于智能交通系统和自动驾驶领域。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB目标跟踪 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • MATLAB车辆目标跟踪与识别检测
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行车辆目标的智能跟踪、识别及检测技术研究，结合先进算法提升系统性能和准确度。 在MATLAB环境中进行运动目标检测，以汽车为例，可以实现对道路上行驶的汽车数量、车流量以及车辆速度等方面的分析与计算。此外，还可以识别不同车道上的车辆情况。
     
  • 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`。