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无人机视觉检测与跟踪-Yolov5_DeepSort_Pytorch-master-newest-drone.zip

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简介：
本项目为基于Pytorch实现的无人机视觉检测与跟踪系统，结合了Yolov5和DeepSort算法，支持实时目标识别及追踪功能。 YOLOv5-deepsort 无人机多个目标跟踪系统已经配置好，下载后只需配置环境即可使用。该系统包括两个训练好的模型：YOLOv5s-drone.pt 和 YOLOv5m6-drone.pt，并附有测试视频和相应的跟踪结果。此外，还可以提取目标的质心坐标并绘制其运动轨迹。提供详细的使用说明供参考，目标类别名为drone，用于检测和跟踪空中的无人机，YOLOv5代码版本为5。

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  • 无人机视觉检测与跟踪-Yolov5_DeepSort_Pytorch-master-newest-drone.zip
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    本项目为基于Pytorch实现的无人机视觉检测与跟踪系统，结合了Yolov5和DeepSort算法，支持实时目标识别及追踪功能。 YOLOv5-deepsort 无人机多个目标跟踪系统已经配置好，下载后只需配置环境即可使用。该系统包括两个训练好的模型：YOLOv5s-drone.pt 和 YOLOv5m6-drone.pt，并附有测试视频和相应的跟踪结果。此外，还可以提取目标的质心坐标并绘制其运动轨迹。提供详细的使用说明供参考，目标类别名为drone，用于检测和跟踪空中的无人机，YOLOv5代码版本为5。
     
  • 舰船视觉检测与跟踪-Yolov5-DeepSort-Pytorch-master-boat-track.zip
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    本项目为基于PyTorch框架实现的船舶视觉检测和跟踪系统。采用Yolov5算法进行目标检测，并结合DeepSort算法优化跟踪性能，适用于海上监控等场景。 YOLOv5-deepsort舰船视觉检测和跟踪代码包括训练好的YOLOv5s-boat.pt模型，并附上了训练曲线图以及舰船检测数据集；代码已配置好，安装好环境后可以直接使用，可以保存目标运动的质心坐标并绘制出目标运动轨迹。
     
  • 在VisDrone数据集下的视觉跟踪-Yolov5_DeepSort_Pytorch-visdrone.zip
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    本资源包提供基于VisDrone数据集的视觉目标跟踪解决方案，采用Yolov5进行对象检测与DeepSort算法进行跟踪，适用于多种监控视频分析场景。 在VisDrone数据集场景下使用YOLOv5-deepsort进行视觉检测和跟踪的代码已经准备好。该代码包括用VisDrone数据集训练好的两个模型：YOLOv5s-visdrone.pt 和 YOLOv5m-visdrone.pt，以及相应的训练曲线图。环境配置已完成，安装后可以直接使用，并且包含相关场景下的测试视频及其跟踪结果。此外，目标运动的质心坐标已被保存下来，可以用来绘制目标运动轨迹。
     
  • clever-bee：无人机的目标检测与跟踪
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    Clever-bee是一款专为无人机设计的目标检测与追踪系统。它通过先进的算法和人工智能技术，实现了对特定目标的精确识别和持续监控，在安防、农业监测等领域展现出了广泛的应用潜力。 聪明的蜜蜂无人机对象检测与跟踪：我已经为远程控制直升机创建了自己的数据集，并使用图像增强技术来扩充该数据集。训练所用的数据是从内部及外部录制视频中提取出来的帧组成。 在测试阶段，最令人惊讶的结果是在一张图片里网络能准确地识别出直升机的阴影。追踪过程中，根据被跟踪对象距离画面中心的距离发出移动指令：物体越远离图像中心，无人机的动作就越积极主动。为了进行有效的追踪任务，我利用了预训练过的VOC模型来控制蜜蜂无人机，并且在实际操作中确保不会发生意外坠毁的情况将是一项挑战。 整个项目基于一个开源库（https://github.com/aleju/imgaug）。
     
  • 关于视觉目标检测与跟踪的综述
    优质
    本文为读者提供了关于视觉目标检测和跟踪领域的全面概述，涵盖了最新的研究进展、关键技术以及未来的发展趋势。 基于视觉的目标检测与跟踪综述主要探讨了在计算机视觉领域中目标检测与跟踪技术的发展历程、当前研究热点以及未来发展趋势。该综述文章总结了多种先进的算法和技术，分析了它们的优缺点，并展望了这些技术在未来可能的应用场景和挑战。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的飞鸟视觉检测与跟踪
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    本研究采用YOLOv5和DeepSort算法结合的方法，实现对飞行鸟类的高效视觉检测与精准追踪。 YOLOv5-DeepSORT飞鸟视觉检测与跟踪系统是一个基于深度学习的复合解决方案，用于在视频或图像序列中实时定位并追踪鸟类。该方案结合了两种强大的技术：作为目标检测器的YOLOv5以及作为追踪算法的DeepSORT。 **YOLOv5** 是一款著名的目标检测框架，在速度、准确性和易用性方面表现出色。它是YOLO系列中的最新版本，经过优化后提升了性能，并引入了一系列改进措施如U-Net架构（结合了收缩路径和扩张路径）、数据增强技术、批标准化及多尺度训练等，从而进一步提高了模型的效能。 **DeepSORT** 是一种基于深度学习的方法，用于物体追踪。它融合了卡尔曼滤波器预测能力和Siamese网络相似度计算的优势，在目标短暂消失后仍能有效重新识别和跟踪它们。通过这种方式，该方法不仅能够准确地估计运动轨迹还能稳定处理复杂的背景及遮挡情况。 在该项目中，YOLOv5首先对输入的视频或图像进行鸟类检测，并输出每个鸟的位置（边界框）及其类别概率；随后DeepSORT利用这些信息初始化追踪器，在后续帧内持续跟踪目标。此过程确保了即使面对复杂环境中的移动和遮挡问题时也能保持连续且稳定的追踪效果。 **关键知识点包括：** 1. **目标检测**: YOLOv5是这一领域的核心，负责识别图像中特定类别的物体，并给出它们的位置（边界框）及其置信度。 2. **U-Net架构**: 该模型使用了结合收缩和扩张路径的U-Net结构，增强了对目标定位的能力。 3. **数据增强**: 包括随机翻转、裁剪等手段来增加训练集多样性，以提升泛化能力。 4. **Siamese网络**: 在DeepSORT中用于计算不同帧间的目标相似度，帮助追踪器保持一致性。 5. **卡尔曼滤波**: 通过预测和校正目标运动提高跟踪的稳定性和准确性。 6. **多尺度训练**: YOLOv5采用此方法以增强对各种大小物体检测能力。 7. **对象追踪**: DeepSORT代表了有效的追踪算法，能够处理遮挡、重叠及快速移动的情况。 此外，整个系统的设计考虑到了实时性需求，适用于包括鸟类生态研究和野生动物保护在内的多个领域。该技术的应用不仅有助于自动识别和跟踪鸟类行为的研究与保护工作，还具有推广到交通监控、体育赛事分析等其他领域的潜力。
     
  • 行人的检测与跟踪
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    行人检测与跟踪技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，涉及从视频或图像序列中定位、识别并持续追踪个体的行为。该技术广泛应用于智能监控、自动驾驶及虚拟现实等领域，对于提高公共安全和用户体验具有重要意义。 人形目标检测与跟踪涉及在视频图像中标记出行人的运动路径。通过使用方框或椭圆来标示这些行人，可以实现对他们的持续追踪。
     
  • 基于FPGA的机器视觉运动目标检测与跟踪系统
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    本项目开发了一种基于FPGA的机器视觉系统，专注于实时检测和追踪移动物体。通过优化硬件设计提高处理速度和效率，在监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 随着计算机技术的迅速发展，数字图像技术已经在工业生产、安防监控、消费电子以及智能交通等多个领域得到了广泛应用。基于FPGA（现场可编程门阵列）的机器视觉系统在这些应用中发挥着重要作用，特别是在运动目标检测和跟踪方面展现出强大的潜力。这种系统能够实时处理大量视频数据，并具备高精度的目标识别与追踪能力，为各行业提供了可靠的解决方案和技术支持。
     
  • Vision.rar_labview 跟踪_目标跟踪_视觉 LabVIEW
    优质
    本项目为基于LabVIEW开发的视觉目标跟踪系统，旨在实现高效、精准的目标识别与追踪功能，适用于多种应用场景。 LabVIEW在机器视觉方面有很多资料可供参考，特别是关于目标跟踪、颜色跟踪等方面的例子非常丰富。
     
  • 计算机视觉课程设计作业：图像中行人目标的检测与跟踪
    优质
    本项目为计算机视觉课程设计的一部分，专注于开发算法以实现对图像序列中行人的准确检测和高效跟踪。通过综合运用多种技术手段，旨在提升在复杂背景下的行人识别精度与稳定性，为后续智能监控、人机交互等领域研究奠定基础。 本计算机视觉课程设计作业旨在检测图像中的行人目标并进行跟踪。在行人目标的检测方法上，遵循了Dalal 2005年论文的原则，采用了HOG特征与SVM相结合的技术。对于追踪环节，则应用了Kalman滤波器，并基于行人的线性运动模型构建了一个预测框架，以实现从检测到跟踪的整体流程。