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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简介：
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。

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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。

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。

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`。

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。

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。

基于YOLO与DeepSORT的行人检测及跟踪系统

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本研究构建了一个高效的行人检测和跟踪系统，结合了YOLO目标检测算法与DeepSORT跟踪方法，实现在复杂场景中的精准定位与连续追踪。在现代计算机视觉领域，行人检测与跟踪是两项基础且重要的任务。行人检测旨在从图像或视频帧中识别出行人，而行人跟踪则关注于持续监测行人在连续帧中的位置变化。由于行人在城市交通、安全监控以及自动驾驶等领域的重要性，高效的行人检测和跟踪系统具有广泛的应用价值。 YOLO（You Only Look Once）是一个流行的实时物体检测系统，以其快速且准确的特点著称。它将物体检测任务转化为一个回归问题，并通过单一神经网络直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射来完成这一过程。YOLO算法能够实现实时性能，在保持较高的检测精度的同时还能迅速响应，非常适合实时处理需求。然而，YOLO在处理视频或连续帧数据时并不特别关注时间维度上的连续性问题。例如，在动态场景中，同一个行人可能因外观变化、遮挡或快速移动等原因导致检测中断。为了提高跟踪的稳定性和准确性，研究人员常常将YOLO与其他跟踪算法结合使用，DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric）便是其中之一。 DeepSORT是SORT算法的一个升级版本，在其基础上增加了一个深度学习特征提取网络用于获取行人目标的外观特征，并通过一个关联度量来优化跟踪结果。它融合了深度学习检测能力和卡尔曼滤波、匈牙利算法等传统跟踪技术的优势，实现了更为精确和鲁棒的跟踪效果。本系统命名为“基于YOLO和DeepSORT的行人检测与跟踪系统”，意味着其结合了YOLO快速准确的检测能力及DeepSORT高效稳定的跟踪性能。在实际应用中，该系统能够实时处理视频流，并且无论是在人群密集还是行人迅速移动的情况下，都能够保持较高的识别率。系统的开发涉及计算机视觉、深度学习以及目标跟踪等多个领域的知识。开发者需要深入理解YOLO模型和DeepSORT算法，并有效地将二者结合使用。同时，在设计过程中还需要考虑到实际应用中可能遇到的复杂场景与特殊情况，例如不同光照条件下的行人检测问题或行人间相互遮挡的情况。此外，该项目通常要求撰写详细的设计文档和开发报告，涵盖从需求分析、算法选择到系统架构设计等各个阶段的内容，并且详细介绍如何将YOLO的检测结果作为DeepSORT的输入以及处理其输出。成功的项目实施还需要一个良好的实验设计与评估方案来证明系统的有效性。基于YOLO和DeepSORT的行人检测及跟踪系统是一个结合了最新计算机视觉技术和算法的应用，具有广泛的实际应用前景，特别是在安防、自动驾驶等领域中。开发者在实现该系统的过程中不仅能加深对相关技术的理解，还能积累宝贵的开发经验。