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基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆跟踪与计数系统

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简介：
本系统采用YOLOv8进行高效精准的目标检测及DeepSort算法实现车辆追踪与重识别，结合统计分析功能完成车辆自动计数，广泛应用于交通管理和智慧城市领域。 本项目包含源码及详细操作视频，并提供了环境搭建和示例运行的教程，适合研究新手使用。该项目旨在通过目标跟踪与YOLOv8-deepsort技术实现智能车辆跟踪与计数系统。

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  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆跟踪与计数系统
    优质
    本系统采用YOLOv8进行高效精准的目标检测及DeepSort算法实现车辆追踪与重识别，结合统计分析功能完成车辆自动计数，广泛应用于交通管理和智慧城市领域。 本项目包含源码及详细操作视频，并提供了环境搭建和示例运行的教程，适合研究新手使用。该项目旨在通过目标跟踪与YOLOv8-deepsort技术实现智能车辆跟踪与计数系统。
     
  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆跟踪与计数系统源码.zip
    优质
    该压缩包包含基于YOLOv8和DeepSort算法实现的智能车辆跟踪与计数系统的完整源代码，适用于交通监控和分析。 该系统具备以下功能： 1. 多目标跟踪：能够实现对视频中的多个对象进行连续追踪。 2. 目标检测：可以识别并标注出视频中出现的目标，并显示每个目标的唯一ID，便于后续跟踪操作。 3. 视频流输入支持：兼容MP4文件、本地摄像头以及网络RTSP视频源等多种数据来源形式。 4. 模型参数调节：允许用户调整追踪算法及置信度设置以优化性能表现。 5. 额外实用功能包括但不限于越界计数统计、区域活动分析、热度分布图绘制等功能，同时支持单个目标的单独跟踪。
     
  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆目标检测、跟踪与计数系统
    优质
    本系统采用YOLOv8进行高效车辆目标检测，并结合DeepSort算法实现精准跟踪与计数，适用于交通监控和分析。 本资源完全免费提供，无需支付任何费用或积分，旨在为社区贡献价值。我们已将基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、跟踪及计数技术整合好并准备好供用户使用。 首先利用YOLOv8算法对视频中的车辆进行识别，并标记这些目标。接下来运用deepsort算法来持续追踪之前标记的目标，确保每个被检测到的物体都能得到连续监控。最后根据收集的数据统计出具体的车辆数量，实现高效的计数功能。 本资源不仅包含完整的代码示例还提供详细的使用指南，帮助用户快速理解和掌握基于YOLOv8-deepsort技术的相关应用。
     
  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆和行人跟踪及多目标计数系统源码.zip
    优质
    本资源提供了一个结合YOLOv8与DeepSort算法的智能交通管理系统源代码，适用于车辆与行人的精准跟踪及多目标实时计数。 目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆行人跟踪+多目标计数系统源码.zip 功能如下： - 多目标跟踪：可以实现对视频中的多个对象进行持续追踪。 - 目标检测：能够识别并标注视频中出现的目标，并在画面中标注出每个目标的唯一ID，方便后续的追踪操作。 - 视频流输入：支持MP4文件、本地摄像头及网络RTSP视频流等多种数据源格式。 - 模型参数调整：用户可以自定义设置跟踪算法和置信度等关键模型参数以适应不同场景需求。 - 多种额外功能：包括但不限于越线计数，区域内的目标数量统计，热力图生成、速度估算以及距离测量等功能，并支持单个对象的追踪。 以上是该系统的部分核心特性概述。
     
  • YOLOv8-DeepSort实现的智能车辆目标检测、跟踪与计数（已验证）
    优质
    简介：本文介绍了基于YOLOv8和DeepSort算法的智能车辆目标检测、跟踪及计数系统的开发与验证过程，展示了高精度的实时车辆监控技术。 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、跟踪及计数方案。首先使用YOLOv8算法识别视频中的车辆，并对这些车辆进行标记。接下来，通过deepsort算法实现对已标记车辆的持续追踪。最后根据追踪结果统计出具体的车流量数据，完成计数功能。本资源包含完整代码和详细操作指南，助力读者迅速掌握基于YOLOv8-deepsort技术的目标检测、跟踪及计数方法。
     
  • 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YOLOv8和DeepSort的物体跟踪模型-YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking
    优质
    本项目采用YOLOv8进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现精准物体跟踪，适用于监控视频分析、自动驾驶等场景。 本段落主要讲解基于YOLOv8+DeepSort的目标跟踪技术，涵盖模型下载、环境部署、模型训练、评估及预测的详细步骤。使用的模型为YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking，这是一种结合了YOLOv8和DeepSort算法的视频目标跟踪解决方案。
     
  • 基于Yolov5和DeepSort的车辆跟踪与起止时间记录系统
    优质
    本系统采用YOLOv5进行高效精准的目标检测，并利用DeepSort算法实现稳定的车辆跟踪，结合智能计时功能准确记录车辆的进出时间，广泛应用于交通管理和安防监控领域。 本项目采用yolov5进行目标检测，并利用deepsort对视频中的车辆和行人进行跟踪及ID更新，在每一帧记录出现的目标的次数，最后统计整个视频中每个目标出现的时间段。按照readme.md文件搭建虚拟环境后，可以直接运行该项目。
     
  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数
    优质
    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。