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Yolov5与DeepSort在RK3588和RK3399Pro上的C++完整源码部署（含车辆行人跟踪）+模型+文档.zip

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简介：
该资源包提供了基于Yolov5与DeepSort算法的车辆及行人跟踪系统的C++实现，适用于RK3588和RK3399Pro平台。包含完整源代码、预训练模型及详细部署文档。 yolov5+Deepsort算法部署于rk3588和rk3399pro开发板C++完整源码（车辆行人检测跟踪）+ rknn模型 + 操作说明文档.zip 【资源介绍】 改善了边界框漂移，完善了当图中没有目标等其他情形出现的bug，增加了对cost matrix出现nan时的处理。 加入了隔帧检测的功能。设置方法： 在yolov5includedetect.h文件中将const int det_interval = 1; 改为期望的数值，例如3，表示每隔3帧检测一次，这样可以显著提升速度。同时，在.deepsortincludedeepsort.h 文件第39行 const int track_interval = 1; 中也需要更改此值，并使其与检测间隔一致。 加入了Re-ID多线程的功能。 如果您不希望使用多线程，则在.deepsortsrcdeepsort.cpp文件的第144行将if (numOfDetections < 2) 改为 if (true) 更多详细介绍请查看资源内的项目说明。按照步骤操作使用即可。

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  • Yolov5与DeepSort在RK3588和RK3399Pro上的C++完整源码部署（含车辆行人跟踪）+模型+文档.zip
    优质
    本资源提供YOLOv5目标检测及DeepSort追踪算法在RK3588、RK3399Pro平台的C++完整代码实现，涵盖车辆与行人的精准识别与追踪功能，并附带详尽说明文档和模型文件。 该资源包含基于RK3588和RK3399Pro开发板的YOLOv5与DeepSort算法部署的完整C++源码（车辆行人检测跟踪），以及Rknn模型和支持文档。 改善了边界框漂移问题，并修复了当图像中无目标等其他情况出现时的bug。此外，还加入了对cost matrix出现nan值时的处理机制和隔帧检测功能。通过在`./yolov5/include/detect.h`文件中的`const int det_interval = 1;`设置期望数值（例如3），可以实现每隔三帧进行一次检测，从而显著提高速度性能。同时需要调整`./deepsort/include/deepsort.h`中第39行的 `const int track_interval = 1;`, 其值应与上述间隔保持一致。 资源还加入了Re-ID多线程的功能支持。如果用户不希望使用多线程，可以在`./deepsort/src/deepsort.cpp`文件中的第144行将条件语句由`if (numOfDetections < 2)` 改为 `if (true)`, 这样可以禁用该功能。 更多详细说明请参考资源内的项目文档并按照步骤操作使用。
     
  • Yolov5与DeepSort在RK3588和RK3399Pro上的C++完整源码部署（含车辆行人跟踪）+模型+文档.zip
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    该资源包提供了基于Yolov5与DeepSort算法的车辆及行人跟踪系统的C++实现，适用于RK3588和RK3399Pro平台。包含完整源代码、预训练模型及详细部署文档。 yolov5+Deepsort算法部署于rk3588和rk3399pro开发板C++完整源码（车辆行人检测跟踪）+ rknn模型 + 操作说明文档.zip 【资源介绍】 改善了边界框漂移，完善了当图中没有目标等其他情形出现的bug，增加了对cost matrix出现nan时的处理。 加入了隔帧检测的功能。设置方法： 在yolov5includedetect.h文件中将const int det_interval = 1; 改为期望的数值，例如3，表示每隔3帧检测一次，这样可以显著提升速度。同时，在.deepsortincludedeepsort.h 文件第39行 const int track_interval = 1; 中也需要更改此值，并使其与检测间隔一致。 加入了Re-ID多线程的功能。 如果您不希望使用多线程，则在.deepsortsrcdeepsort.cpp文件的第144行将if (numOfDetections < 2) 改为 if (true) 更多详细介绍请查看资源内的项目说明。按照步骤操作使用即可。
     
  • 基于YOLOv5和DeepSort的车辆跟踪完整代码
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    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。
     
  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数
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    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与DeepSort的车辆行人追踪及计数系统（含源码、文档和数据）.zip
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    本资源提供了一种结合YOLOv5目标检测算法和DeepSort跟踪模型的高效车辆行人追踪及计数解决方案，包含详尽源代码、文档与数据集。适合研究与开发使用。 基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码、说明文档及数据）的资源包包括了用于车辆与行人的高效追踪和计数功能的相关代码，以及详细的使用指南和支持的数据集。 该代码具有参数化编程的特点，使得用户可以根据具体需求灵活调整相关设置。此外，整个项目的编码风格清晰明了，并且配有详尽的注释说明以帮助使用者更好地理解和操作项目内容。 这款资源特别适用于学习计算机科学、电子信息工程及数学等专业的学生，在课程设计和毕业论文阶段可以作为有价值的参考工具或直接应用到相关的研究课题中去。 该资料包由一位在知名大厂工作多年的经验丰富的算法工程师制作完成，此人拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++以及Java语言编程经验，并且对YOLO目标检测模型有着深入的研究。其专业领域涵盖了广泛的计算机视觉技术及相关智能优化方法的应用开发，在诸如神经网络预测分析、信号处理等多个方面具有深厚的技术积累和实践经验。 资源包名称：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码+说明文档+数据）.zip
     
  • 基于YOLOv5与DeepSort的车辆行人追踪及计数系统（含源码、文档和数据）.rar
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    本资源提供一个基于YOLOv5与DeepSort算法实现的车辆行人追踪及计数系统的完整解决方案，包括源代码、详细文档以及测试数据。 资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数便于更改； - 代码结构清晰，注释详细。 适用对象： 适用于计算机、电子信息工程及数学等专业大学生的课程设计与毕业设计项目。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java和YOLO算法仿真方面拥有10年经验；擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究以及神经网络预测技术，同时具备信号处理、元胞自动机应用及图像处理能力，并在智能控制与路径规划等领域有丰富实践经验。欢迎交流学习。
     
  • 基于 YOLOv5-Deepsort 的车辆与行人目标跟踪及数据集
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    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。
     
  • 在RK3588上执行YOLOV5模型（源码）
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    本项目展示了如何在RK3588平台上编译和运行YOLOv5目标检测模型，并提供了完整的源代码，适用于开发者进行嵌入式视觉应用开发。 这是一个可以在RK3588上运行的yolov5-demo项目，项目自带有量化后的官方模型可以进行测试使用。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSORT的车辆和行人多目标跟踪及计数方法
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    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。