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基于PyTorch的YOLOV5与SORT集成的车辆和行人目标检测与跟踪系统源代码.zip

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简介：
本ZIP文件包含一个使用PyTorch实现的综合项目，集成了先进的YOLOv5目标检测模型及SORT跟踪算法，专为车辆和行人的实时识别与追踪设计。 基于PyTorch实现的YOLOV5+SORT车辆行人目标识别及追踪系统源码.zip文件包含完整且可运行的代码，无需任何修改即可使用。此项目适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计材料。该源码集成了先进的对象检测与跟踪技术，能够有效处理视频中的动态物体，并提供详细的实现细节和实验结果展示。

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  • 基于PyTorch的YOLOV5与SORT集成的车辆和行人目标检测与跟踪系统源代码.zip
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    本ZIP文件包含一个使用PyTorch实现的综合项目，集成了先进的YOLOv5目标检测模型及SORT跟踪算法，专为车辆和行人的实时识别与追踪设计。 基于PyTorch实现的YOLOV5+SORT车辆行人目标识别及追踪系统源码.zip文件包含完整且可运行的代码，无需任何修改即可使用。此项目适合用作毕业设计、期末大作业或课程设计材料。该源码集成了先进的对象检测与跟踪技术，能够有效处理视频中的动态物体，并提供详细的实现细节和实验结果展示。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于深度学习的YOLOv5行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统源码.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习的YOLOv5模型实现的先进行人与车辆跟踪、检测、识别及计数系统的完整源代码。 YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统实现了出/入分别计数功能，默认方向为南/北向。若需调整不同位置或方向的检测，可在main.py文件第13行和21行修改两个polygon点的数据设置。默认支持的检测类别包括：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车以及卡车。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中的目标跟踪_车辆预测与识别_matlab_目标检测_车辆跟踪
    优质
    本项目运用MATLAB进行目标跟踪技术研究，专注于车辆的预测与识别。通过先进的算法实现对移动车辆的有效追踪和准确检测，在智能交通系统中有广泛应用前景。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB目标跟踪 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • MATLAB与OpenCV的车辆目标跟踪及检测系统
    优质
    本项目构建了一个集成了MATLAB和OpenCV技术的车辆目标跟踪及检测系统，旨在实现高效、精准的道路车辆监控。通过结合两种工具的优势，优化了图像处理算法，提升了复杂环境下的车辆识别能力。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB目标跟踪_matlab_目标检测_运动车辆检测跟踪系统opencv_车辆跟踪_opencv 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的。如果您下载后不能运行，请联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员