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基于YOLOv5和DeepSort算法的车辆测速系统源码及文档(毕业设计).zip

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简介:
本项目为毕业设计作品,提供基于YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪技术实现的车辆测速系统完整源码和详细文档,适用于智能交通监控研究。 基于YOLOv5+Deepsort算法实现的车辆测速系统源码及文档说明(毕业设计)包含了校园内车辆与行人的追踪功能,并计算它们的速度以及检测碰撞情况。该项目的主要目标是为校园的安全管理和交通规划提供全面支持,旨在有效监控和管理校内的车流和人流状况。通过精确地追踪和分析车辆及行人移动的数据,该系统能够获取有关人员流动的宝贵信息,并将其应用于学校管理和规划中。学校的管理者可以通过本项目更好地了解校园内部的交通情况,从而更有效地分配资源、策划活动举办以及优化校园内道路或停车场的设计方案。这将有助于提高整体交通效率,缓解拥堵现象,提升交通体验并增强安全性。

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客服
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  • YOLOv5DeepSort).zip
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    本项目为毕业设计作品,提供基于YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪技术实现的车辆测速系统完整源码和详细文档,适用于智能交通监控研究。 基于YOLOv5+Deepsort算法实现的车辆测速系统源码及文档说明(毕业设计)包含了校园内车辆与行人的追踪功能,并计算它们的速度以及检测碰撞情况。该项目的主要目标是为校园的安全管理和交通规划提供全面支持,旨在有效监控和管理校内的车流和人流状况。通过精确地追踪和分析车辆及行人移动的数据,该系统能够获取有关人员流动的宝贵信息,并将其应用于学校管理和规划中。学校的管理者可以通过本项目更好地了解校园内部的交通情况,从而更有效地分配资源、策划活动举办以及优化校园内道路或停车场的设计方案。这将有助于提高整体交通效率,缓解拥堵现象,提升交通体验并增强安全性。
  • YOLOv5DeepSort完整(含项目).zip
    优质
    本资源提供了一套完整的基于YOLOv5和DeepSort算法实现的车辆检测与测速系统的源代码,包含详尽的设计文档和项目文件。 该项目是本科毕业设计项目,采用了YOLOv5目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法相结合的方法,实现对车辆和行人的检测与跟踪,并能够实时测量移动物体的速度,在它们的上方显示速度信息。基于此系统可以进行二次开发,例如道路车辆超速检测抓拍系统、行人闯红灯告警系统以及车辆闯红灯抓拍系统等应用。适用于毕业设计、课程作业及各种人工智能比赛等领域使用。项目环境搭建完成后可直接运行,欢迎下载和学习。
  • YOLOv5DeepSort行人追踪(含数据).zip
    优质
    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
  • YOLOv5DeepSort口罩佩戴检跟踪).zip
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    本项目为毕业设计作品,提供了一种结合YOLOv5与DeepSort算法实现的口罩佩戴检测及跟踪系统。此开源代码旨在帮助研究人员快速搭建具备实时面部识别和追踪功能的应用平台,特别适用于疫情期间公共场所的监控需求。 该项目是个人毕业设计项目源码,基于YOLOv5与DeepSort算法实现口罩佩戴识别与追踪系统。经过严格调试确保可以运行,并且在评审中获得了95分以上的高评分。
  • Yolov5DeepSort移动流与人流量(项目实战).zip
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    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。
  • YOLOv5DeepSort行人追踪(含数据).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。
  • 机专与大作(含说明书):Yolov5DeepSort行人与追踪
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    本项目为计算机专业毕业设计,旨在开发一套结合YOLOv5目标检测与DeepSort跟踪算法的行人与车辆智能追踪计数系统。包含完整源码及详细说明书。 资源内的项目源码是个人的课程设计、毕业设计成果,在代码经过全面测试且运行成功后才上传至平台,答辩评审平均分达到96分,请放心下载使用。 项目备注: 1. 所有项目代码均在功能正常并通过严格测试确认无误之后才进行上传,请您安心下载并使用。 2. 本资源适合计算机相关专业(如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等)的在校学生、教师或企业员工,也适用于初学者进阶学习。此外,该代码还可以作为毕业设计项目、课程设计任务或是大作业参考,并可用于项目初期演示汇报。 3. 对于有一定编程基础的学习者来说,在确保遵守版权规定的情况下可以在此基础上进行修改和扩展,以实现更多功能需求或完成学业要求的任务(如毕设、课设等)。下载后请先查阅README.md文件(如有),仅供学习与参考之用,请勿将代码用于商业用途。
  • Yolov5-DeepSort行人与跟踪数项目(含Yolov5DeepSort融合代).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。
  • Python流量检Yolov5DeepSort数方
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    本项目采用深度学习框架YOLOv5进行目标检测,并结合DeepSort算法实现精确的车辆跟踪与计数。通过此技术,能够高效地分析视频流中的车流量信息,适用于交通管理和智能城市应用领域。 本段落介绍了一个使用Python进行车流量检测的项目,该项目利用YOLOv5和DeepSort技术实现车辆计数,并提供了基础教程来配置GPU环境以及训练模型的过程。相关教学视频可以帮助读者更好地理解和运行这个项目。
  • Yolov5DeepSort与跟踪
    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。