yolov5 deepsort测量车辆速度代码

YOLOv5 和 DeepSort 是两个广泛用于目标检测和跟踪的深度学习模型。YOLOv5 主要是用于实时物体检测，而 DeepSort 则是一个基于深度学习的目标跟踪算法。

要在 YOLOv5 中结合 DeepSort 来测量车辆的速度，通常需要经过以下几个步骤：

1. **检测**：首先，使用 YOLOv5 检测视频帧中的车辆。这将返回包含每个检测到车辆位置、尺寸以及其他特征（如边界框坐标）的预测结果。

from utils.datasets import LoadImages
from models.experimental import attempt_load
# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s', map_location='cpu')
# 初始化数据加载器
data_loader = LoadImages('your_video.mp4', img_size=model.stride)

2. **识别**：检测到车辆后，DeepSort 需要区分不同的车辆个体并跟踪它们。这通常涉及到运行 DeepSort 对于每一帧的检测结果，计算特征向量并关联先前帧的跟踪信息。

import numpy as np
from torchvision import transforms as T
from deep_sort import DeepSort

def preprocess_image(image):
    # 图像预处理，这里假设使用的是YoloV5的标准输入格式
    preprocess = T.Compose([
        T.Resize((640, 640)),
        T.ToTensor(),
        T.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    return preprocess(image)

# 初始化 DeepSort
deepsort = DeepSort(
    model_filename='weights/deep_sort_r50_faster_rcnn.pb',
    encoder_filename='weights/resnet50_person.pth',
    use_cuda=False,
    max_dist=0.7,
    min_confidence=0.3,
    nms_max_overlap=1.0,
    nn_budget=100
)

for path, img, im0s, vid_cap in data_loader:
    img = preprocess_image(img)
    detections = model(img.unsqueeze(0).cuda()).detach().cpu()
    
    # 运行DeepSort
    outputs = deepsort.update(detections[:, :4].numpy())

3. **速度估计**：在得到车辆的位置更新后，可以利用连续帧之间的位移计算平均速度。这通常涉及计算相邻帧间车辆中心点的欧氏距离，并除以时间间隔（帧率）。但这部分代码会依赖于具体的追踪算法实现细节。

prev_position = None
speed_list = []

for output in outputs:
    position = output[1]  # 假设output第2项是当前帧位置
    if prev_position is not None:
        distance = ((position - prev_position)**2).sum() ** 0.5  # 计算距离
        time_interval = 1 / vid_cap  # 假设帧率为每秒1帧
        speed = distance / time_interval  # 算出速度
        speed_list.append(speed)
    prev_position = position

average_speed = sum(speed_list) / len(speed_list)  # 平均速度

注意：以上代码简化了实际应用中的许多细节，例如错误处理、性能优化以及可视化等。在实际项目中，你可能还需要结合其他库（如OpenCV）和调整参数以适应特定场景。