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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

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简介：
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

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  • 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
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    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
     
  • 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
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    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-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RV1126的Yolov5与DeepSort行人检测及追踪实现（含源码和文档）
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    本项目基于RV1126平台实现了结合Yolov5与DeepSort算法的高效行人检测与跟踪系统，提供详细源代码及技术文档。 项目介绍 本项目在rv1126上实现了yolov5与DeepSort的结合，用于行人检测及跟踪。 该项目中的所有代码都经过了测试并成功运行，在功能正常的情况下才上传，请放心下载使用。 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工学习参考（如计科、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等），同时也非常适合初学者进阶学习。此外，本项目还可以作为毕业设计、课程设计或者作业的演示内容。 对于有一定基础的学习者来说，在原有代码的基础上进行修改以实现其他功能也是可行的选择，并且同样适用于毕业设计或课程设计。 下载后请首先查看README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 基于 YOLOv5-Deepsort 的车辆与行人目标跟踪及数据集
    优质
    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的人工智能项目实践：车辆及行人的追踪与计数
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    本项目采用YOLOv5进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现对视频流中车辆和行人精确跟踪及数量统计，旨在提供高效、准确的监控解决方案。 使用YOLOv5和Deepsort实现车辆行人追踪和计数，并将代码封装成一个Detector类，使其更容易嵌入到自己的项目中。
     
  • 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与DeepSORT的车辆和行人多目标跟踪及计数方法
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    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。
     
  • 计算机专业毕业设计与大作业（含源码及说明书）：基于Yolov5和DeepSort的行人与车辆追踪计数系统
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    本项目为计算机专业毕业设计，旨在开发一套结合YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法的行人与车辆智能追踪计数系统。包含完整源码及详细说明书。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计成果，在代码经过全面测试且运行成功后才上传至平台，答辩评审平均分达到96分，请放心下载使用。 项目备注： 1. 所有项目代码均在功能正常并通过严格测试确认无误之后才进行上传，请您安心下载并使用。 2. 本资源适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、教师或企业员工，也适用于初学者进阶学习。此外，该代码还可以作为毕业设计项目、课程设计任务或是大作业参考，并可用于项目初期演示汇报。 3. 对于有一定编程基础的学习者来说，在确保遵守版权规定的情况下可以在此基础上进行修改和扩展，以实现更多功能需求或完成学业要求的任务（如毕设、课设等）。下载后请先查阅README.md文件（如有），仅供学习与参考之用，请勿将代码用于商业用途。
     
  • 基于DeepSORT和YOLOv3的车辆与行人检测追踪
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    本研究结合了深度学习技术，采用YOLOv3模型进行高效目标检测，并利用DeepSORT算法实现精准车辆与行人的跟踪识别。 该项目包含训练好的权重（人+车）、源代码、行人检测追踪的原视频以及车辆检测追踪的原视频。技术栈为Python、Pytorch和DeepSort。