行人车辆跟踪检测计数系统源码分享

资源摘要信息:"基于Yolov5+deepsort的行人、车辆的跟踪&检测&计数算法项目（文档+源码）.zip" 1. Yolov5+deepsort行人车辆跟踪检测计数算法： 本项目采用深度学习模型Yolov5结合deepsort算法进行行人和车辆的跟踪、检测与计数任务。Yolov5是一种高效的目标检测模型，能够快速且准确地在图像中识别出多个类别的目标。Deepsort是一种基于深度学习的跟踪算法，它通过目标的特征信息对目标进行连续跟踪。该项目结合两者的优点，不仅能够实现对场景中目标的检测，还能对检测到的目标进行实时跟踪，同时能够对通过指定区域的目标进行计数。 2. 算法实现的功能： - 出/入分别计数：项目能够区分目标的运动方向，对进入和离开场景的目标分别进行计数。 - 显示检测类别：系统能够识别并显示不同类别的目标，如行人、自行车、小汽车等。 - 可定制的检测区域：通过修改main.py文件中的polygon点，用户可以根据需要定制检测区域的方向和位置，例如从默认的南北方向改为东西方向或其他任意角度。 - 可调整的检测类别：项目支持对检测类别的自定义，用户可以在detector.py文件中修改第60行的代码来调整项目默认的检测类别。 3. 项目备注说明： - 此项目为个人高分项目，已通过导师的指导认可和答辩评审，达到96分的高度评价。 - 项目代码经过实际测试并确保功能正常，可以放心下载和使用。 - 适用对象广泛，包括在校学生、教师、企业员工，尤其是计算机相关专业领域，适合作为毕业设计、课程设计、作业或项目演示等。 - 对于有一定基础的用户，该项目提供了良好的实践平台，可以在现有代码基础上进行二次开发，实现更多功能。 4. 文件清单说明： - readme.docx：文档文件，通常包含项目介绍、使用说明、安装步骤、运行环境要求等内容。 - readme.pptx：演示文稿文件，可能包含项目演示、功能展示、结果分析等。 - unbox_yolov5_deepsort_counting-main：包含项目主要源码的文件夹，用户可以通过阅读和修改此部分代码来学习和开发。 5. 技术要点和应用领域： - 深度学习：项目的算法基于深度学习框架构建，需要用户具有一定的深度学习知识。 - 图像识别：Yolov5在本项目中作为图像识别的核心，是理解目标检测技术的基础。 - Python编程：整个项目的源码使用Python语言编写，用户需要掌握Python编程技能。 - 算法检测：项目运用多种算法实现目标检测和跟踪，对算法的深入理解有助于开发更高效的系统。 综上所述，本资源是计算机视觉领域内，尤其是深度学习和图像识别方面，一个具有较高实用价值和学习价值的项目。对于对AI领域感兴趣并希望提高实践能力的用户来说，本资源提供了一个难得的学习和应用平台。