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Yolov5与DeepSORT的结合：Yolov5进行检测，DeepSORT负责跟踪 - 源码。

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简介：
利用 YOLOv5+DeepSORT 技术，我们完成了对物体数量的精确计数和密度评估。DeepSORT 的输入参数被扩展，并输出了额外的类别信息，同时显著提升了速度。IOU 替换为 DIOU，密度估计作为检测过程中的后处理步骤，通过简单的颜色填充与高斯模糊效果来实现演示效果展示，参考原版 YOLOv5 的实现。

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  • Yolov5-DeepSort: 检测与深度排序跟踪的源码实现
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    Yolov5-DeepSort项目结合了先进的目标检测算法YOLOv5和基于ReID的追踪框架DeepSort，提供了一个完整的端到端解决方案，适用于实时视频分析中的对象识别与追踪任务。该项目以开源形式提供了详细的源代码实现，方便研究者进行二次开发和深入探索。 基于 YOLOv5 和 DeepSORT 的物体计数及密度估计系统进行了改进：DeepSORT 输入增加了类别信息，并且输出结果也加入了类别与速度数据；同时将 IOU 替换为 DIOU 以提高精度。此外，通过简单的涂色和高斯模糊后处理技术实现了密度估计的可视化效果展示。该方案参考了原版 YOLOv5 的设计思路进行了优化升级。
     
  • 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。
     
  • 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
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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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的行人检测与跟踪代码及预训练模型
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    本项目提供基于YOLOv5和DeepSort算法的行人检测与跟踪解决方案，包含详尽的代码实现及高效预训练模型，适用于多种监控场景。 该系统使用YOLOv5-DeepSort进行行人检测与跟踪，包含训练好的行人检测权重及各种训练曲线，目标类别为person。可以生成行人的运动轨迹，并基于PyTorch框架编写Python代码。参考结果可参见相关文献或博客文章以获取更多细节和示例。