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基于YOLO v4、Deep SORT及Flask的多摄像机实时对象追踪与流量统计

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简介：
本项目结合YOLO v4、Deep SORT算法及Flask框架，实现多摄像头下的实时物体跟踪与人流量统计，为智能监控提供高效解决方案。 该存储库包含我的对象检测与跟踪项目，并且可以托管在云服务器上进行运行。您也可以使用自己的IP摄像机来进行异步处理。 我采用Deep SORT 和 YOLO v4 算法，其中还包括Tensorflow 2.0、低置信度过滤以及视频的异步处理选项。 该项目还扩展了一个对象计数应用的功能。 训练数据来自于DETRAC数据集中的总共244,617张图像。转换代码可以在相应的文件中找到，作为进行数据准备和培训的一个指南。 每个跟踪ID仅被计算一次，并且通过查看追踪记录可以实现对流量的统计分析。

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  • 基于YOLO v4、Deep SORT及Flask的多摄像机实时对象追踪与流量统计
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    本项目结合YOLO v4、Deep SORT算法及Flask框架，实现多摄像头下的实时物体跟踪与人流量统计，为智能监控提供高效解决方案。 该存储库包含我的对象检测与跟踪项目，并且可以托管在云服务器上进行运行。您也可以使用自己的IP摄像机来进行异步处理。 我采用Deep SORT 和 YOLO v4 算法，其中还包括Tensorflow 2.0、低置信度过滤以及视频的异步处理选项。 该项目还扩展了一个对象计数应用的功能。 训练数据来自于DETRAC数据集中的总共244,617张图像。转换代码可以在相应的文件中找到，作为进行数据准备和培训的一个指南。 每个跟踪ID仅被计算一次，并且通过查看追踪记录可以实现对流量的统计分析。
     
  • Yolov5_DeepSort_Pytorch：基于YOLO v5与深度排序的实时多人追踪系统
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    Yolov5_DeepSort_Pytorch是一个结合了YOLOv5目标检测和DeepSORT跟踪算法的先进项目，实现高效、精准的多目标实时追踪。此开源代码为复杂场景下的视频分析提供了强大工具。 本项目介绍了一个使用PyTorch实现的YOLOv5简化版本，并结合了深度排序算法来跟踪人员。该项目首先通过YOLOv5检测图像中的对象，然后过滤掉所有非人的检测结果。接下来，将剩余的人体检测数据传递给基于深度学习的方法进行后续处理，以确定每个人员的位置和运动轨迹。 项目实现参考了两篇文章的内容：《使用深度关联指标进行简单的在线和实时跟踪》以及《YOLOv4: 实现最佳速度与准确性的目标检测方法》。为了运行该项目，请确保安装Python 3.8或更高版本，并且已通过pip install -U -r requirements.txt命令安装了所有列出在requirements.txt文件中的依赖项，包括torch>=1.7。 此外，项目支持Docker环境进行开发和测试。请使用nvidia-docker并确保Nvidia驱动程序版本大于等于440.44来运行相关容器镜像。最后，在开始跟踪之前，请递归克隆整个存储库至本地环境中：git clone [repository URL]（此处省略实际的URL）。
     
  • SORT+Yolov5多目标追踪
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    SORT+Yolov5多目标追踪是一种结合了SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法与YOLOv5物体检测模型的技术方案，旨在实现高效、准确的视频中多个移动对象的同时跟踪。通过优化目标识别和运动预测，该方法能够在复杂场景下提供稳定且精确的目标追踪效果。 本段落介绍了sort+yolov5算法的复现工作，包括Python和C++两个版本，并提供了一个带有静止过滤功能的多目标跟踪匹配示例程序。该示例包含源代码、模型文件以及测试数据集。
     
  • 基于DeepSORT与YOLOv3及TensorFlow的实时多人追踪系统
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    本项目构建了一个结合DeepSORT和YOLOv3的实时多人追踪系统，利用TensorFlow框架实现在复杂场景下的高效目标检测与跟踪。 姿态检测和跟踪项目使用较旧版本的软件创建，因此一些模块的功能不够高效且功能较为简单。推荐尝试其他作者实现的Pytorch版本等相关工作。 这项工作目前支持tiny_yolo v3，但仅用于测试目的；如需训练模型，请在Darknet中进行或参考后续的工作内容来完成训练过程。此外，此项目还能跟踪COCO类别中的多个对象，因此请注意修改yolo.py文件中的相关类定义。您还可以使用相机来进行测试。 快速开始指南：首先下载YOLOv3或tiny_yolov3的权重文件，并将Darknet YOLO模型转换为Keras模型；或者直接使用已转换好的yolo.h5模型（需确保环境兼容），将其放入model_data文件夹中。最后，通过命令行运行YOLO_DEEP_SORT：python demo.py
     
  • Yolov5与SORT的多目标追踪方法
    优质
    本研究结合了YOLOv5和SORT算法，提出了一种高效的多目标跟踪解决方案，适用于实时视频分析场景。 本段落介绍了sort+yolov5算法的复现工作，包括Python和C++两个版本，并提供了一个带有静止过滤功能的多目标跟踪匹配演示程序。该项目包含源代码、模型文件以及测试数据集。相关文章详细描述了这一实现过程和技术细节。
     
  • 多摄像头流：基于Flask和OpenCV的多摄像头CCTV RTSP视频流源码
    优质
    本项目提供了一个使用Python的Flask框架与OpenCV库实现多摄像头实时监控系统的开源代码。通过RTSP协议，能够同时接收并显示多个摄像头传输的视频流。适合用于家庭、小型企业等场景的安全监控需求开发。 使用Flask和OpenCV处理多个CCTV或RTSP流可以通过运行`pip install -r requirements.txt`来安装所需的依赖项，并通过执行服务器端的`app.py`文件启动服务。 要使用笔记本电脑内置网络摄像头，可以将0作为参数传递给cv2.VideoCapture()函数： ```python cap = cv2.VideoCapture(0) ``` 对于IP摄像机、CCTV或RTSP链接，则需要提供相应的URL地址来初始化视频流。例如： ```python rtsp_url = rtsp://username:password@camera_ip_address:554/user=username_password=password_channel=channel_number_stream=0 cap = cv2.VideoCapture(rtsp_url) ``` 请确保替换上述示例中的`username`, `password`, `camera_ip_address`和`channel_number`为实际的值。
     
  • 基于STM32F103的颜色识别与追踪摄像头系统
    优质
    本项目开发了一款基于STM32F103微控制器的颜色识别与追踪摄像头系统，能够自动检测并锁定目标颜色物体，适用于机器人视觉、智能监控等多种场景。 基于STM32F103摄像头的颜色识别追踪项目包括了程序代码以及实物图示。
     
  • DCFNet.rar_DCFNet_特征KSP_多摄像头追踪
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    简介：DCFNet是一款高效的多摄像头视频追踪工具包，运用了先进的特征KSP算法，显著提升了跨摄像机场景下的目标识别与跟踪性能。 这个程序可以在摄像头中识别你要找的人，并标记追踪他。
     
  • 基于YOLO-V4和Pytorch的视频多目标跟踪系统开发.zip
    优质
    本项目基于YOLO-V4与PyTorch框架，旨在构建高效准确的视频多目标跟踪系统。通过深度学习技术实现对复杂场景下多个移动物体的同时检测与追踪，为智能监控、自动驾驶等领域提供有力支持。 基于YOLO_V4算法与Pytorch的视频多目标跟踪系统的开发 该系统利用先进的YOLO_V4检测框架结合强大的Pytorch深度学习库来实现高效的视频中多个对象的同时追踪功能，旨在为用户提供一个准确、实时且灵活的应用解决方案，在各种监控和分析场景下发挥重要作用。
     
  • SFND_3D_Object_Tracking: 摄像机目标追踪, 激光雷达目标追踪及两者融合的目标追踪
    优质
    简介：SFND_3D_Object_Tracking是一个先进的系统，集成了摄像机与激光雷达技术，用于实现精确的三维物体跟踪，并能有效融合两种传感器数据以提升目标追踪性能。 欢迎来到相机课程的最后一个项目——SFND 3D对象跟踪。通过完成所有课程内容，您现在对关键点检测器、描述符以及在连续图像之间进行匹配的方法有了扎实的理解；此外，还掌握了使用YOLO深度学习框架来识别和定位图像中物体的技术，并且了解了如何将摄像机捕捉到的区域与三维空间中的激光雷达数据关联起来。接下来我们通过程序原理图回顾一下已经完成的工作及仍需解决的问题。 在本项目中，您需要实现以下四个主要任务： 1. 开发一种基于关键点对应关系来匹配3D对象的方法。 2. 利用激光雷达测量计算时间到碰撞（TTC）值。 3. 使用相机进行同样的操作。这一步骤包括将关键点的匹配与感兴趣的区域关联起来，然后根据这些匹配结果计算出相应的TTC值。 4. 对整个框架进行全面测试。 您的任务是找出最适合用于估计TTC的最佳检测器/描述符组合，并识别可能导致摄像头或激光雷达传感器测量出现错误的因素。