毕业设计：基于Yolov5和DeepSort的高速移动车流与人流量统计系统（项目实战及源码）.zip

简介：
本项目采用YOLOv5和DeepSort技术，开发了一套用于检测和跟踪复杂场景下的车辆与行人流量的智能分析系统，并提供了完整的代码实现。 该项目基于深度学习技术，特别是Yolov5和DeepSORT算法来实现实时的高速移动车流与人流量统计的毕业设计。项目涵盖了计算机视觉、目标检测及多目标跟踪等领域的核心知识点。 YOLOv5是一种流行的实时目标检测模型，旨在快速且准确地识别图像中的物体。该系列在前几代的基础上进行了优化，包括更快的训练速度、更高的精度以及更好的尺度适应性。本项目中使用Yolov5来识别高速公路上的车辆和行人，这是流量统计的第一步。模型输出每个目标的边界框及对应的类别概率。 DeepSORT是一种高效的多目标跟踪算法，结合了卡尔曼滤波器进行运动预测，并通过深度学习特征匹配解决目标混淆问题。当车辆经过摄像头视野时，DeepSORT能够持续追踪同一车辆，即使在暂时消失或被其他物体遮挡的情况下也能重新关联到之前的轨迹。 项目实战部分可能包括以下步骤： 1. 数据收集：收集包含高速公路上的车辆和行人的视频数据用于训练与验证模型。 2. 数据预处理：对收集的数据进行标注，画出每个目标边界框并定义类别（车辆或行人）。 3. 模型训练：利用Yolov5框架对预处理后的数据进行训练，并调整参数以优化检测性能。 4. 目标跟踪：将训练好的YOLOv5模型与DeepSORT结合实现实时的目标检测和追踪功能。 5. 流量统计：通过边界框数量计算每帧中的车辆和行人数量，进一步统计一段时间内的总流量。 6. 系统集成：整合检测和追踪模块至一个系统中，可能包括实时视频流处理及可视化界面。 此项目为学习者提供了深入了解并应用深度学习技术解决实际问题的机会，并有助于培养编程、数据分析及项目管理等多方面的能力。通过该项目，开发者可以掌握目标检测与多目标跟踪的核心算法，了解如何将这些技术应用于交通监控系统中，从而提升在AI和计算机视觉领域的专业素养。