deepsort车辆跟踪原理

Deep SORT是一种基于深度学习的车辆跟踪算法，它可以通过多目标跟踪来识别和跟踪移动的车辆。它的原理包括使用卷积神经网络(CNN)检测车辆，并使用卡尔曼滤波器来估计车辆的移动方向和速度，然后使用匈牙利算法来匹配跟踪器。最后，利用外观特征和运动特征对车辆进行分类和识别。

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Yolov5 deepsort车辆行人检测原理

Yolov5 deepsort是一种基于深度学习的目标检测和跟踪算法，主要应用于车辆和行人的检测。

Yolov5是一个目标检测算法，其基本原理是将输入的图像分成若干个网格，然后对每个网格预测该网格中是否存在目标以及目标的位置和类别。Yolov5使用了一种称为YOLOv5x的卷积神经网络结构，具有更高的检测准确率和更快的检测速度。

DeepSORT是一种基于深度学习的目标跟踪算法，其主要思想是利用深度学习的特征提取能力，将目标从不同的帧图像中提取出相应的特征向量，然后利用这些特征向量来对目标进行唯一的标识和匹配，从而实现目标跟踪。

将Yolov5和DeepSORT结合起来，就可以实现车辆和行人的检测和跟踪。具体地，在每个帧图像中，使用Yolov5检测目标并提取其特征向量，然后将这些特征向量输入DeepSORT进行目标跟踪和唯一标识。由于Yolov5和DeepSORT都采用深度学习技术，因此能够更加准确和鲁棒地完成目标检测和跟踪任务。