Yolov5-DeepSort结合行人计数功能，... (基于Yolov5和DeepSort的实现)。

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简介：
YOLOv5与DeepSort技术相结合，成功实现了行人计数功能，能够统计摄像头视野范围内所有行人的总人数，并对穿越用户自定义的黄线区域内的行人进行计数。该功能的运行效果如下，具体步骤是通过运行Python脚本person_count.py来完成。详细的实现过程和相关说明，请参阅本人撰写的博客文章。

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Yolov5-DeepSort行人计数系统：利用Yolov5和DeepSort实现精准的行人统计...

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本项目采用YOLOv5与DeepSort技术结合，构建高效准确的行人计数系统，适用于各类监控场景，提供实时、精确的人流数据分析。使用yolov5与deepsort实现了行人计数功能，可以统计摄像头内出现过的总人数以及穿越自定义黄线的行人数。运行方法是执行 `python person_count.py` 命令。具体实现细节请参阅本人博客。

yolov5与deepsort的成功结合运行

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本项目实现了YOLOv5目标检测算法与DeepSORT跟踪算法的有效集成，构建了一个高效准确的目标追踪系统，在实时视频分析中展现出卓越性能。 yolov5_deepsort已成功运行，基于Python环境。该项目包含了两个模型以及测试视频，并提供了测试视频的结果，可以直接进行运行操作。版本已经对应好。

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。

Yolov5-Deepsort-Inference: 使用YOLOv5和Deepsort的推断

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简介：该项目提供了一个使用YOLOv5目标检测模型与DeepSort跟踪算法进行物体实时追踪的解决方案。代码仓库包括了从视频流中提取、识别并持续追踪移动对象的功能，适用于需要高效且准确的目标追踪的应用场景。本段落介绍一个使用YOLOv5 3.0版本的项目（注意：4.0版本需要替换掉models和utils文件夹）。该项目结合了YOLOv5与Deepsort，实现了车辆和行人的追踪及计数功能，并将代码封装成检测器类，便于集成到其他项目中。最终效果通过一个名为Detector的类实现： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): ``` 这个初始化方法负责模型的加载和配置构建，方便用户直接使用。

基于Yolov5的DeepSort实现（C++版）

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本项目提供了一个使用C++编写的基于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的完整解决方案，适用于视频中的多对象追踪任务。该实现为C++版本的基于Yolov5的DeepSort，在nx上已经完成，并且压缩包内包含了两个转换好的TensorRT模型以及配置好的YOLOv5转换过程文件，确保版本对应并且可以直接运行。

yolov5-with-deepsort

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YOLOv5-with-DeepSort是一款结合了先进目标检测模型YOLOv5和数据关联算法DeepSORT的技术方案，用于实现高效的实时目标跟踪系统。 yolov5-deepsort是一款结合了YOLOv5目标检测模型和DeepSORT跟踪算法的工具。它能够高效地进行视频中的对象追踪与识别，在多个应用场景中展现出强大的性能。

Yolov5-Deepsort-FastReID

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Yolov5-Deepsort-FastReID是一款结合了目标检测、跟踪与重识别技术的先进系统。利用YOLOv5进行实时目标检测，通过DeepSort实现精准跟踪，并借助FastReID完成跨帧身份确认，广泛应用于智能监控和自动驾驶领域。 reid模型是基于fast-reid框架训练的，并使用resnet101进行了蒸馏以生成resnet34模型。由于模型保存了全连接层（FC）和其他参数，因此文件大小较大。如果仅保留resnet34结构，则模型大小约为30多MB，在2070 GPU上可以实现实时效果。

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和DeepSort的ROS系统集成

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本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，在ROS平台上实现高效、稳定的多目标追踪系统。资源描述：该功能包集成了YOLOv5模型框架与Deepsort多目标跟踪算法，并将其封装到ROS系统中。相关知识包括YOLOv5的模型架构、Deepsort的目标追踪技术，以及如何在ROS环境中进行算法集成。适合人群为需要机器人视觉识别任务的研究者或开发者；同时对其他希望基于ROS平台开展项目的人员同样适用。项目的核心价值在于实现了将目标检测与跟踪算法无缝嵌入到ROS系统中，从而满足了该平台上对于智能感知的需求。

基于Yolov5、DeepSort和ByteTrack的IOU人车流量统计方法

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本研究结合了YOLOv5目标检测、DeepSort跟踪及ByteTrack算法，提出了一种高效的人车流量统计方法，通过改进IOU（交并比）技术提升识别精度与稳定性。本段落将深入探讨如何利用一系列先进的计算机视觉技术来实现高效的人车流统计。这些技术在现代智能监控与交通管理系统中发挥着关键作用。 YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测框架，全称“你只看一次”（You Only Look Once）。它以其快速、准确和实时的性能而闻名。YOLOv5采用统一的检测器设计，将特征提取、定位及分类任务融合在一个神经网络中，实现了端到端的训练与预测。通过训练模型识别视频或图像中的行人和车辆，我们可以初步确定需要追踪的目标。接下来是DeepSORT算法，这是一种用于多目标追踪的技术。它结合了卡尔曼滤波器的预测能力和马尔可夫随机场（MRF）的后验更新机制。DeepSORT的核心在于其相似度度量——归一化互信息（Normalized Cross Correlation, NCC）和深特征，这使得它可以有效处理目标遮挡与重叠情况，并保持对目标连续追踪。 Bytetrack是另一种改进后的追踪算法，在DeepSORT的基础上进一步优化了快速运动及遮挡问题的处理能力。它引入了一种基于Transformer的方法来增强模型对于目标外观变化的鲁棒性，同时通过改进的数据关联策略提升了追踪性能。 IoU（交并比）是一种衡量目标检测框与真实框匹配程度的重要指标，在人车流统计中用于评估模型对目标定位精度的效果。高IoU值意味着预测边界框更准确地覆盖实际目标，从而提高了统计数据的准确性。在实践中，这些技术通常会结合使用OpenCV库——一个强大的计算机视觉工具包，提供了丰富的图像处理和视频分析功能。例如，可以利用它预处理输入视频（如调整大小、去噪等），然后将帧传递给YOLOv5进行目标检测。接下来通过DeepSORT或Bytetrack实现目标追踪，并使用IoU计算对结果的质量评估与过滤。综上所述，“yolov5+deepsort+bytertrack+iou”人车流统计项目利用了深度学习和计算机视觉的前沿技术，为实时监控场景提供了准确且高效的流量统计数据解决方案。这不仅展示了这些技术的强大能力，也体现了它们在智能城市、交通管理及公共安全领域的广泛应用前景。