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关于行人和车辆等对象的多目标追踪方法

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简介：
本研究提出了一种先进的多目标跟踪技术，专门针对行人的车辆等动态对象，在复杂环境中实现了高效且精准的目标识别与持续追踪。 基于检测的多目标跟踪技术可以针对自定义类别进行训练和测试，并且能够实现实时效果。该算法使用Keras或Torch编码，逻辑清晰，并配有代码解析图，非常适合多目标跟踪初学者入门学习。

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  • 关于行人和车辆等对象的多目标追踪方法
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    本研究提出了一种先进的多目标跟踪技术，专门针对行人的车辆等动态对象，在复杂环境中实现了高效且精准的目标识别与持续追踪。 基于检测的多目标跟踪技术可以针对自定义类别进行训练和测试，并且能够实现实时效果。该算法使用Keras或Torch编码，逻辑清晰，并配有代码解析图，非常适合多目标跟踪初学者入门学习。
     
  • 基于YOLOv5与DeepSORT的车辆和行人多目标跟踪及计数方法
    优质
    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。
     
  • 针对车辆和行人的目标运动跟踪代码
    优质
    本项目旨在开发一套高效的目标运动跟踪系统，专门用于监测道路上的车辆与行人。通过先进的算法实现精准定位与行为预测，提升交通安全管理及自动驾驶技术的应用水平。 目标追踪代码适用于车辆和行人，我已经测试过并且可以实现，没有语法错误。这段代码是用Matlab编写的，在比赛中较为常见，但难度不大，易于理解原理。
     
  • 基于DeepSORT和YOLOv3的车辆与行人检测追踪
    优质
    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LBP的车辆、行人及人脸等目标检测方法
    优质
    本研究提出了一种结合支持向量机(SVM)和局部二值模式(LBP)的技术，用于高效准确地检测图像中的车辆、行人及人脸等目标。 通过提取样本的LBP纹理特征，并使用SVM进行训练以生成检测器，可以实现对视频中的车辆进行有效检测。
     
  • 车辆行人追踪结果（DeepSort-YOLOv3）.zip
    优质
    本资源包包含基于DeepSort与YOLOv3算法实现的高效车辆和行人追踪代码及结果。适用于智能交通系统研究与开发。 deepsort-yolov3-车辆行人跟踪结果
     
  • Yolov5与SORT的多目标追踪方法
    优质
    本研究结合了YOLOv5和SORT算法，提出了一种高效的多目标跟踪解决方案，适用于实时视频分析场景。 本段落介绍了sort+yolov5算法的复现工作，包括Python和C++两个版本，并提供了一个带有静止过滤功能的多目标跟踪匹配演示程序。该项目包含源代码、模型文件以及测试数据集。相关文章详细描述了这一实现过程和技术细节。
     
  • 利用OpenCV和多线程的目标追踪方法
    优质
    本研究探讨了一种结合OpenCV库与多线程技术的目标追踪方法，旨在提高视频处理中的目标跟踪效率与准确性。通过优化算法实现资源的有效分配，实现在复杂场景下的高效追踪应用。 本段落使用Visual Studio 2012结合OpenCV和多线程技术，在实时场景下实现了目标跟踪功能。代码提供给大家参考使用，希望能帮助研究本领域的同仁开阔视野并节省时间。
     
  • 针对高速公路环境的车辆目标追踪研究
    优质
    本研究致力于开发适用于高速公路环境的先进车辆目标追踪技术，旨在提高交通系统的安全性和效率。通过分析高速行驶条件下的复杂场景，我们探索并优化算法以实现精准、实时的目标识别与跟踪，为智能交通系统的发展提供强有力的技术支持。 车辆目标检测与跟踪是高速公路视频监控系统实时获取交通参数的关键步骤。本段落提出了一种结合核相关滤波(KCF)算法的车辆目标跟踪方法，该方法利用了面向高速公路场景的目标轨迹时序信息，并实现了高精度持续追踪功能。首先通过基于深度学习的单目标检测(SSD)算法建立适用于高速公路场景的车辆数据集，从而实现对车辆目标的有效分类与识别。然后依据目标轨迹的时间序列信息进行匹配处理，并借助KCF跟踪算法预测并重新定位丢失的目标，进而确保了连续性的车辆路径追踪能力。实验结果表明，该方法具有高精度和广泛的适应性，在多种不同场景下均表现出较高的应用价值。