基于YOLOv5和DeepSort的ROS系统集成

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，在ROS平台上实现高效、稳定的多目标追踪系统。资源描述：该功能包集成了YOLOv5模型框架与Deepsort多目标跟踪算法，并将其封装到ROS系统中。相关知识包括YOLOv5的模型架构、Deepsort的目标追踪技术，以及如何在ROS环境中进行算法集成。适合人群为需要机器人视觉识别任务的研究者或开发者；同时对其他希望基于ROS平台开展项目的人员同样适用。项目的核心价值在于实现了将目标检测与跟踪算法无缝嵌入到ROS系统中，从而满足了该平台上对于智能感知的需求。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于YOLOv5和DeepSort的ROS系统集成

优质

本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，在ROS平台上实现高效、稳定的多目标追踪系统。资源描述：该功能包集成了YOLOv5模型框架与Deepsort多目标跟踪算法，并将其封装到ROS系统中。相关知识包括YOLOv5的模型架构、Deepsort的目标追踪技术，以及如何在ROS环境中进行算法集成。适合人群为需要机器人视觉识别任务的研究者或开发者；同时对其他希望基于ROS平台开展项目的人员同样适用。项目的核心价值在于实现了将目标检测与跟踪算法无缝嵌入到ROS系统中，从而满足了该平台上对于智能感知的需求。

Yolov5-Deepsort-Inference: 使用YOLOv5和Deepsort的推断

优质

简介：该项目提供了一个使用YOLOv5目标检测模型与DeepSort跟踪算法进行物体实时追踪的解决方案。代码仓库包括了从视频流中提取、识别并持续追踪移动对象的功能，适用于需要高效且准确的目标追踪的应用场景。本段落介绍一个使用YOLOv5 3.0版本的项目（注意：4.0版本需要替换掉models和utils文件夹）。该项目结合了YOLOv5与Deepsort，实现了车辆和行人的追踪及计数功能，并将代码封装成检测器类，便于集成到其他项目中。最终效果通过一个名为Detector的类实现： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): ``` 这个初始化方法负责模型的加载和配置构建，方便用户直接使用。

Yolov5-DeepSort行人计数系统：利用Yolov5和DeepSort实现精准的行人统计...

优质

本项目采用YOLOv5与DeepSort技术结合，构建高效准确的行人计数系统，适用于各类监控场景，提供实时、精确的人流数据分析。使用yolov5与deepsort实现了行人计数功能，可以统计摄像头内出现过的总人数以及穿越自定义黄线的行人数。运行方法是执行 `python person_count.py` 命令。具体实现细节请参阅本人博客。

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的DeepSort实现（C++版）

优质

本项目提供了一个使用C++编写的基于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的完整解决方案，适用于视频中的多对象追踪任务。该实现为C++版本的基于Yolov5的DeepSort，在nx上已经完成，并且压缩包内包含了两个转换好的TensorRT模型以及配置好的YOLOv5转换过程文件，确保版本对应并且可以直接运行。

基于Yolov5和DeepSort的车辆跟踪与起止时间记录系统

优质

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。

基于Yolov5、DeepSort和ByteTrack的IOU人车流量统计方法

优质

本研究结合了YOLOv5目标检测、DeepSort跟踪及ByteTrack算法，提出了一种高效的人车流量统计方法，通过改进IOU（交并比）技术提升识别精度与稳定性。本段落将深入探讨如何利用一系列先进的计算机视觉技术来实现高效的人车流统计。这些技术在现代智能监控与交通管理系统中发挥着关键作用。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架，全称“你只看一次”（You Only Look Once）。它以其快速、准确和实时的性能而闻名。YOLOv5采用统一的检测器设计，将特征提取、定位及分类任务融合在一个神经网络中，实现了端到端的训练与预测。通过训练模型识别视频或图像中的行人和车辆，我们可以初步确定需要追踪的目标。接下来是DeepSORT算法，这是一种用于多目标追踪的技术。它结合了卡尔曼滤波器的预测能力和马尔可夫随机场（MRF）的后验更新机制。DeepSORT的核心在于其相似度度量——归一化互信息（Normalized Cross Correlation, NCC）和深特征，这使得它可以有效处理目标遮挡与重叠情况，并保持对目标连续追踪。 Bytetrack是另一种改进后的追踪算法，在DeepSORT的基础上进一步优化了快速运动及遮挡问题的处理能力。它引入了一种基于Transformer的方法来增强模型对于目标外观变化的鲁棒性，同时通过改进的数据关联策略提升了追踪性能。 IoU（交并比）是一种衡量目标检测框与真实框匹配程度的重要指标，在人车流统计中用于评估模型对目标定位精度的效果。高IoU值意味着预测边界框更准确地覆盖实际目标，从而提高了统计数据的准确性。在实践中，这些技术通常会结合使用OpenCV库——一个强大的计算机视觉工具包，提供了丰富的图像处理和视频分析功能。例如，可以利用它预处理输入视频（如调整大小、去噪等），然后将帧传递给YOLOv5进行目标检测。接下来通过DeepSORT或Bytetrack实现目标追踪，并使用IoU计算对结果的质量评估与过滤。综上所述，“yolov5+deepsort+bytertrack+iou”人车流统计项目利用了深度学习和计算机视觉的前沿技术，为实时监控场景提供了准确且高效的流量统计数据解决方案。这不仅展示了这些技术的强大能力，也体现了它们在智能城市、交通管理及公共安全领域的广泛应用前景。

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。

基于YOLOv5-7.0和DeepSort的目标追踪算法

优质

本研究采用YOLOv5-7.0进行高效目标检测，并结合DeepSort算法实现精准跟踪，适用于复杂场景下的实时监控与分析。基于DeepSORT算法与YOLOv5 7.0版本的目标跟踪实现能够提供高效且准确的实时目标追踪能力。这种结合了目标检测与运动预测的方法利用了YOLOV5强大的图像识别功能，可以迅速从视频帧中提取出关键对象及其位置信息，并通过逐帧处理来持续更新这些数据。 DeepSORT作为SORT算法的一个改进版本，在此基础上引入了卡尔曼滤波器用于物体的轨迹预测及匈牙利匹配算法以实现新旧目标的有效配对。此外，它还集成了外观特征的信息，这使得在长时间遮挡的情况下依然能够保持稳定的跟踪效果，并且显著减少了错误的目标识别转换现象。整个追踪流程中，首先利用YOLOV5进行初步的目标检测工作；随后借助DeepSORT来完成对于这些已知目标的持续追踪任务。

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。