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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

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简介：
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。

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  • 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
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    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和DeepSort算法的车辆测速系统源码及文档（毕业设计）.zip
    优质
    本项目为毕业设计作品，提供基于YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪技术实现的车辆测速系统完整源码和详细文档，适用于智能交通监控研究。 基于YOLOv5+Deepsort算法实现的车辆测速系统源码及文档说明（毕业设计）包含了校园内车辆与行人的追踪功能，并计算它们的速度以及检测碰撞情况。该项目的主要目标是为校园的安全管理和交通规划提供全面支持，旨在有效监控和管理校内的车流和人流状况。通过精确地追踪和分析车辆及行人移动的数据，该系统能够获取有关人员流动的宝贵信息，并将其应用于学校管理和规划中。学校的管理者可以通过本项目更好地了解校园内部的交通情况，从而更有效地分配资源、策划活动举办以及优化校园内道路或停车场的设计方案。这将有助于提高整体交通效率，缓解拥堵现象，提升交通体验并增强安全性。
     
  • 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。
     
  • 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）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合YOLOv5目标检测算法和DeepSort跟踪模型的高效车辆行人追踪及计数解决方案，包含详尽源代码、文档与数据集。适合研究与开发使用。 基于YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数（完整源码、说明文档及数据）的资源包包括了用于车辆与行人的高效追踪和计数功能的相关代码，以及详细的使用指南和支持的数据集。 该代码具有参数化编程的特点，使得用户可以根据具体需求灵活调整相关设置。此外，整个项目的编码风格清晰明了，并且配有详尽的注释说明以帮助使用者更好地理解和操作项目内容。 这款资源特别适用于学习计算机科学、电子信息工程及数学等专业的学生，在课程设计和毕业论文阶段可以作为有价值的参考工具或直接应用到相关的研究课题中去。 该资料包由一位在知名大厂工作多年的经验丰富的算法工程师制作完成，此人拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++以及Java语言编程经验，并且对YOLO目标检测模型有着深入的研究。其专业领域涵盖了广泛的计算机视觉技术及相关智能优化方法的应用开发，在诸如神经网络预测分析、信号处理等多个方面具有深厚的技术积累和实践经验。 资源包名称：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）.zip
     
  • 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 的车辆识别与计数完整论文
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于Yolov5和DeepSort的高速移动车流与人流量统计系统（含源码及项目说明）.zip
    优质
    本资源提供了一种结合YOLOv5目标检测算法与DeepSort跟踪模型的高效车辆和行人流量监测解决方案，附带完整源代码及详细文档说明。 基于Yolov5_DeepSort的移动物体计数器可以统计车流或人流量等功能。 更新内容包括： 1. 可以绘制多条检测线。 2. 每条检测线可以同时统计两个跨线方向的流量。 环境配置要求如下： - Python 3.8 - CUDA 10.2 下载项目文件夹后，在命令行中进入该项目文件夹，执行以下代码来安装所需的库： ``` pip install -r requirements.txt ``` 请确保该环境下可以正常运行。其他包版本需要自行测试。