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基于Yolov5与DeepSort的车辆检测与跟踪系统

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简介：
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。

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  • 基于Yolov5与DeepSort的车辆检测与跟踪系统
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    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。
     
  • 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和DeepSort的车辆跟踪与起止时间记录系统
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    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。
     
  • 基于YOLOv5-Deepsort的飞鸟视觉检测与跟踪
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    本研究采用YOLOv5和DeepSort算法结合的方法，实现对飞行鸟类的高效视觉检测与精准追踪。 YOLOv5-DeepSORT飞鸟视觉检测与跟踪系统是一个基于深度学习的复合解决方案，用于在视频或图像序列中实时定位并追踪鸟类。该方案结合了两种强大的技术：作为目标检测器的YOLOv5以及作为追踪算法的DeepSORT。 **YOLOv5** 是一款著名的目标检测框架，在速度、准确性和易用性方面表现出色。它是YOLO系列中的最新版本，经过优化后提升了性能，并引入了一系列改进措施如U-Net架构（结合了收缩路径和扩张路径）、数据增强技术、批标准化及多尺度训练等，从而进一步提高了模型的效能。 **DeepSORT** 是一种基于深度学习的方法，用于物体追踪。它融合了卡尔曼滤波器预测能力和Siamese网络相似度计算的优势，在目标短暂消失后仍能有效重新识别和跟踪它们。通过这种方式，该方法不仅能够准确地估计运动轨迹还能稳定处理复杂的背景及遮挡情况。 在该项目中，YOLOv5首先对输入的视频或图像进行鸟类检测，并输出每个鸟的位置（边界框）及其类别概率；随后DeepSORT利用这些信息初始化追踪器，在后续帧内持续跟踪目标。此过程确保了即使面对复杂环境中的移动和遮挡问题时也能保持连续且稳定的追踪效果。 **关键知识点包括：** 1. **目标检测**: YOLOv5是这一领域的核心，负责识别图像中特定类别的物体，并给出它们的位置（边界框）及其置信度。 2. **U-Net架构**: 该模型使用了结合收缩和扩张路径的U-Net结构，增强了对目标定位的能力。 3. **数据增强**: 包括随机翻转、裁剪等手段来增加训练集多样性，以提升泛化能力。 4. **Siamese网络**: 在DeepSORT中用于计算不同帧间的目标相似度，帮助追踪器保持一致性。 5. **卡尔曼滤波**: 通过预测和校正目标运动提高跟踪的稳定性和准确性。 6. **多尺度训练**: YOLOv5采用此方法以增强对各种大小物体检测能力。 7. **对象追踪**: DeepSORT代表了有效的追踪算法，能够处理遮挡、重叠及快速移动的情况。 此外，整个系统的设计考虑到了实时性需求，适用于包括鸟类生态研究和野生动物保护在内的多个领域。该技术的应用不仅有助于自动识别和跟踪鸟类行为的研究与保护工作，还具有推广到交通监控、体育赛事分析等其他领域的潜力。
     
  • 基于 YOLOv8 和 DeepSort 的智能车辆目标检测、跟踪与计数系统
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    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YOLOv5和DeepSort的车辆跟踪完整代码
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    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。
     
  • 基于OpenCV的车辆检测与跟踪
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    本项目采用OpenCV库实现对视频流中车辆的目标检测与动态跟踪。通过图像处理技术识别并持续监测各车辆运动轨迹，为智能交通系统提供技术支持。 较好的实现运动车辆的检测与跟踪，代码完整且可以直接编译运行。
     
  • 基于 YOLOv5-Deepsort 的车辆与行人目标跟踪及数据集
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    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MATLAB的运动车辆跟踪与检测系统
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    本系统采用MATLAB开发，专注于实现对运动中车辆的有效跟踪和检测。通过先进的算法处理摄像头数据，提供精准、实时的车辆监控解决方案。 该课题是基于Matlab的运动目标跟踪系统，能够实时框定并识别运动目标的行为，并且具备人机交互界面，在此基础上进行拓展。