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基于YOLOv5和DeepSort的车辆跟踪完整代码

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简介：
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。

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  • 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
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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Yolov5和DeepSort的车辆跟踪与起止时间记录系统
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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于 YOLOv5 和 DeepSort 的车辆识别与计数完整论文
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    本论文提出了一种结合YOLOv5和DeepSort算法的车辆检测与跟踪系统，并实现了高效的车辆计数功能。通过实验验证了该系统的准确性和鲁棒性，为智能交通监控提供了有效解决方案。 基于Yolov5和DeepSort的车辆识别与计数系统设计，该研究旨在利用目标检测技术对图像中的车辆进行精准定位，并结合跟踪算法实现连续帧间的车辆追踪与统计功能。此项目涵盖了从理论分析到实践应用的全过程，为毕业设计提供了完整的解决方案和技术支持。
     
  • 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。
     
  • 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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    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。