deepsort判断车辆静止方法

DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）是一种基于深度学习的目标跟踪算法，主要用于视频中的目标跟踪，而不是用于静态图像中的目标检测。如果您想要检测车辆是否静止，可以考虑使用计算机视觉中的物体检测算法，如YOLO（You Only Look Once）或Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）等。这些算法可以检测到图像中的车辆，并且可以通过检测车辆的位置和速度来判断车辆是否静止。另外，可以使用光流算法来估计车辆的运动，如果车辆的运动速度非常小，可以认为车辆是静止的。

相关问题

deepsort判断车静止python代码

DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking）是一种用于多目标跟踪的算法，它可以在实时视频中检测和跟踪多个目标。要判断车辆是否静止，可以使用DeepSORT中的速度信息。如果车辆的速度小于某个阈值，那么就可以认为车辆静止了。

以下是一个使用DeepSORT来检测车辆静止的Python代码示例：

import numpy as np
from deep_sort import generate_detections
from deep_sort import nn_matching
from deep_sort import preprocessing
from deep_sort.detection import Detection
from deep_sort.tracker import Tracker
from scipy.spatial.distance import cosine
import cv2

# 初始化DeepSORT跟踪器
max_cosine_distance = 0.5
nn_budget = None
model_filename = 'model_data/mars-small128.pb'
encoder = generate_detections.create_box_encoder(model_filename)
metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget)
tracker = Tracker(metric)

# 读取视频并进行处理
video_path = 'path/to/video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
frame_idx = 0
while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    frame_idx += 1

    # 检测车辆并生成DeepSORT所需的检测信息
    detections = []
    # 假设检测到的车辆信息存储在detections_list中
    for bbox in detections_list:
        detections.append(Detection(bbox, 1.0))

    # 进行DeepSORT跟踪
    tracker.predict()
    tracker.update(detections)

    # 判断车辆是否静止
    for track in tracker.tracks:
        if not track.is_confirmed() or track.time_since_update > 1:
            continue
        bbox = track.to_tlbr()
        velocity = track.get_velocity()  # 获取车辆速度
        speed = np.sqrt(velocity[0] ** 2 + velocity[1] ** 2)  # 计算车辆速度大小
        if speed < 1.0:  # 如果速度小于阈值，则认为车辆静止
            print("Car is stationary")

需要注意的是，上述代码中的检测部分需要根据具体情况进行修改，以适应不同的车辆检测算法和视频来源。同时，速度阈值的设定也需要根据实际情况进行调整。