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。

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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。

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。

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-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

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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 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆和行人跟踪及多目标计数系统源码.zip

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本资源提供了一个结合YOLOv8与DeepSort算法的智能交通管理系统源代码，适用于车辆与行人的精准跟踪及多目标实时计数。目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆行人跟踪+多目标计数系统源码.zip 功能如下： - 多目标跟踪：可以实现对视频中的多个对象进行持续追踪。 - 目标检测：能够识别并标注视频中出现的目标，并在画面中标注出每个目标的唯一ID，方便后续的追踪操作。 - 视频流输入：支持MP4文件、本地摄像头及网络RTSP视频流等多种数据源格式。 - 模型参数调整：用户可以自定义设置跟踪算法和置信度等关键模型参数以适应不同场景需求。 - 多种额外功能：包括但不限于越线计数，区域内的目标数量统计，热力图生成、速度估算以及距离测量等功能，并支持单个对象的追踪。以上是该系统的部分核心特性概述。

基于YOLOv5和DeepSort的目标识别与跟踪

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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与DeepSort的人工智能项目实践：车辆及行人的追踪与计数

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本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现对视频流中车辆和行人精确跟踪及数量统计，旨在提供高效、准确的监控解决方案。使用YOLOv5和Deepsort实现车辆行人追踪和计数，并将代码封装成一个Detector类，使其更容易嵌入到自己的项目中。

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。