基于Yolov5的车辆与行人检测

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简介：
本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的车辆和行人检测系统，旨在提升交通监控及智能驾驶环境下的目标识别精度与速度。基于Yolov5的车辆行人检测技术能够高效地识别图像或视频中的车辆和行人。这种方法结合了先进的目标检测算法与深度学习模型，适用于智能交通系统、自动驾驶汽车及安全监控等多个领域。通过优化网络结构和训练策略，该方案在准确率和速度上都有显著提升，为实际应用提供了强有力的支撑。

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基于Yolov5的车辆与行人检测

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本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的车辆和行人检测系统，旨在提升交通监控及智能驾驶环境下的目标识别精度与速度。基于Yolov5的车辆行人检测技术能够高效地识别图像或视频中的车辆和行人。这种方法结合了先进的目标检测算法与深度学习模型，适用于智能交通系统、自动驾驶汽车及安全监控等多个领域。通过优化网络结构和训练策略，该方案在准确率和速度上都有显著提升，为实际应用提供了强有力的支撑。

基于DPM的车辆与行人检测

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本研究提出了一种基于DPM（Deformable Part Models）的高效算法，专注于复杂环境中车辆和行人的精准识别与跟踪。该方法通过改进模型结构和优化特征提取过程，在保持低误报率的同时显著提升了检测速度及准确性。基于DPM的行人车辆检测算法使用了OpenCV3扩展库，并且代码工程是建立在Qt5上的。

基于Yolov5和Flask框架的车辆及行人视频检测

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本项目采用YOLOv5算法与Flask框架开发，旨在实现高效的车辆及行人实时视频检测系统。通过结合先进的目标识别技术与便捷的Web服务部署，为智能交通监控提供强大的技术支持。基于Yolov5与Flask框架的车辆与行人视频检测系统集成了Yolov5模型，能够对视频中的车辆进行识别，并支持进一步扩展开发。

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的车辆检测与跟踪系统

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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DeepSORT和YOLOv3的车辆与行人检测追踪

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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。

基于SVM与HOG的行人和车辆检测方法

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本研究提出了一种结合支持向量机（SVM）与HOG特征提取技术的方法，有效提升了在复杂环境下对行人及车辆的识别精度。为了实现目标检测，可以提取正负样本的HOG特征（例如行人或车辆），并将这些特征输入到SVM模型进行训练以生成检测器。需要注意的是，根据目标大小设定合适的检测窗口有助于提高检测效果。

基于YOLOv5的夜间车辆检测模型

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本研究开发了一种基于YOLOv5框架的夜间车辆检测模型，通过优化算法和数据增强技术，在低光照条件下实现了高效准确的目标识别。 Yolov5夜间车辆检测模型是一种用于在夜间环境中识别和定位车辆的深度学习模型。