YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统源码发布

资源摘要信息:"基于YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统源码.zip是一个包含行人和车辆检测与计数功能的软件应用。该系统采用了YOLOv5模型进行目标检测，以及DeepSORT算法进行跟踪，实现了对不同类型的交通参与者（行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车）进行识别与计数。系统设计为默认检测南北方向的行人和车辆，并能够提供出入方向的分别计数功能。 YOLOv5是近年来流行的实时目标检测模型，它以其速度快、精度高而受到业界广泛认可。YOLOv5对输入图像进行一次遍历，通过在图像中划分网格，并在每个网格上预测边界框和置信度来检测图像中的对象。与早期版本相比，YOLOv5引入了多项改进，包括更加精细的网络结构设计、锚框的动态聚类以及自定义数据集训练的便捷性。 DeepSORT（Deep Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric）算法是对传统SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的改进版本，它不仅在速度上有优势，还提高了跟踪精度。DeepSORT在目标跟踪中加入了深度学习特征提取，能够通过距离和外观特征对检测到的目标进行更准确的关联和重识别，尤其是在拥挤场景中，比传统方法更能保持跟踪目标的稳定。 本系统的源码包中包含的文件名称为unbox_yolov5_deepsort_counting-main，文件结构可能包括训练模型、配置文件、主程序入口main.py以及其它辅助脚本等。在main.py文件中，第13行和21行定义了检测区域的多边形顶点，用户可根据实际应用场景的需求修改这些点，以适应不同的检测方向和位置。例如，要改变检测方向，可以通过调整定义的多边形区域来实现东/西或任意方向的检测。 该系统通过跟踪和计数功能，可以广泛应用于智能交通系统、购物中心、体育场馆、城市监控等多个领域，提供实时人流和车流监控数据。例如，在交通管理中，能够帮助管理者了解特定路段或区域的行人与车辆通行状况，进而优化交通流量分配、调整信号灯周期等。 在部署该系统前，用户需要根据自身硬件条件准备适当的计算资源，YOLOv5模型对计算资源有一定要求，尤其是GPU加速能力。一般情况下，系统需要在具备GPU加速能力的计算设备上运行，以保证检测和跟踪的实时性和准确性。 总之，这个系统利用深度学习技术和先进的目标跟踪算法，为用户提供了一个高效、可靠的行人车辆检测与计数解决方案。"