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基于 YOLOv5 和 DeepSort 的车辆识别与计数完整论文

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • Python车流量检测与统计：基于Yolov5和DeepSort的车辆计数方法
    优质
    本项目采用深度学习框架YOLOv5进行目标检测，并结合DeepSort算法实现精确的车辆跟踪与计数。通过此技术，能够高效地分析视频流中的车流量信息，适用于交通管理和智能城市应用领域。 本段落介绍了一个使用Python进行车流量检测的项目，该项目利用YOLOv5和DeepSort技术实现车辆计数，并提供了基础教程来配置GPU环境以及训练模型的过程。相关教学视频可以帮助读者更好地理解和运行这个项目。
     
  • 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和DeepSort的车辆检测与测速系统完整源码（含项目及设计文档）.zip
    优质
    本资源提供了一套完整的基于YOLOv5和DeepSort算法实现的车辆检测与测速系统的源代码，包含详尽的设计文档和项目文件。 该项目是本科毕业设计项目，采用了YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法相结合的方法，实现对车辆和行人的检测与跟踪，并能够实时测量移动物体的速度，在它们的上方显示速度信息。基于此系统可以进行二次开发，例如道路车辆超速检测抓拍系统、行人闯红灯告警系统以及车辆闯红灯抓拍系统等应用。适用于毕业设计、课程作业及各种人工智能比赛等领域使用。项目环境搭建完成后可直接运行，欢迎下载和学习。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数
    优质
    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。
     
  • 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与DeepSort的车辆行人追踪及计数系统（含源码、文档和数据）.rar
    优质
    本资源提供一个基于YOLOv5与DeepSort算法实现的车辆行人追踪及计数系统的完整解决方案，包括源代码、详细文档以及测试数据。 资源内容：基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数便于更改； - 代码结构清晰，注释详细。 适用对象： 适用于计算机、电子信息工程及数学等专业大学生的课程设计与毕业设计项目。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java和YOLO算法仿真方面拥有10年经验；擅长领域包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究以及神经网络预测技术，同时具备信号处理、元胞自动机应用及图像处理能力，并在智能控制与路径规划等领域有丰富实践经验。欢迎交流学习。