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Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5与DeepSort行人和车辆跟踪检测计数

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简介:
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`。

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客服
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  • Unbox_YOLOv5_DeepSort_Counting: YOLOv5DeepSort
    优质
    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Yolov5DeepSort系统
    优质
    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。
  • 基于YOLOv5DeepSORT多目标方法
    优质
    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。
  • 基于 YOLOv5-Deepsort目标据集
    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-DeepSort项目源码(含Yolov5DeepSort融合代码).zip
    优质
    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DeepSORTYOLOv3的
    优质
    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。
  • 优质
    本项目致力于研究和开发先进的车辆检测、跟踪及计数技术,利用计算机视觉与机器学习算法,实现对道路交通流量的精准分析,为交通管理和城市规划提供数据支持。 为解决智能交通系统中交通基础数据提取方式匮乏的问题,本段落提出了一种基于改进卡尔曼滤波的视频分析方法来采集交通信息。首先,研究发现混合高斯模型在检测多车辆运动目标时容易产生噪点、目标断裂和空洞等问题,并提出了相应的启发式改善策略;在此基础上,结合卡尔曼滤波与车辆运动特征,在连续视频帧中对多个移动物体进行定位处理并对其位置做出最优估计。然后通过改进的算法优化前景目标识别过程,从而实现交通流量的实时检测功能。实验结果显示该方法能有效减少多车目标检测中的噪声干扰和虚化问题,提高数据采集精度与效率。
  • 基于YOLOv5DeepSort完整代码
    优质
    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 YOLOv8 DeepSort 的智能目标系统
    优质
    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。