Yolov5与DeepSORT结合的行人跟踪计数系统源码发布

资源摘要信息: "本毕业设计资源包主要包含使用Yolov5和deepsort算法实现的行人跟踪计数系统源码，该项目具有图形用户界面(GUI)，适用于计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等相关专业的在校学生、教师、企业员工以及初学者。该系统能够成功测试并运行，适用于多个应用场景，包括但不限于课程设计、毕业设计、项目演示等。资源包内包含了实现该系统所需的全部源文件，包括系统主要功能模块、图形界面设计、操作说明文档以及依赖环境配置文件等。" 知识点详细说明: 1. Yolov5算法基础 Yolov5是一种流行的目标检测算法，属于YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测框架。它以速度快、检测精度高而闻名，适用于实时目标检测任务。Yolov5的设计使得它在处理视频流时能够快速准确地识别并定位画面中的行人、车辆等多种对象。 2. deepsort算法原理 deepsort是一种跟踪算法，用于视频序列中对多个目标进行跟踪。它结合了深度学习的检测与传统的跟踪方法，通过分配一个唯一身份标签给每一个目标，实现对目标的稳定跟踪，即便是在目标遮挡或外观发生变化时也能保持跟踪的连贯性。deepsort通过特征提取和深度学习模型，提高了跟踪的准确性和鲁棒性。 3. 行人跟踪计数系统的实现 行人跟踪计数系统需要通过视频监控摄像头实时获取数据，并使用上述提到的Yolov5和deepsort算法对视频中的人进行检测和跟踪。系统通过算法分析视频帧，提取行人特征，并在跟踪过程中计数，记录每一个通过特定区域的行人数量。该系统可以用于购物中心、机场、车站等公共场合的客流量分析。 4. GUI图形用户界面设计 GUI是用户与计算机交互的图形界面。在本系统中，它为用户提供了一个直观的操作平台，用户可以通过GUI来启动跟踪系统，查看实时视频监控画面以及行人跟踪计数的结果。GUI的设计对于非专业用户来说尤为重要，因为它能够简化操作过程，使得系统更加易于上手和使用。 5. 依赖环境配置 系统源码依赖于Python编程语言及其一系列库和框架。资源包中包含的"requirements.txt"文件列出了项目运行所需要的所有依赖，例如OpenCV库用于图像处理，NumPy库用于科学计算，Flask用于Web服务等。确保运行环境与"requirements.txt"中所列内容一致是系统顺利运行的前提。 6. 操作说明与项目扩展 资源包内附带的操作说明文档（"操作说明.txt"）详细描述了系统如何安装配置、运行以及使用方法，能够帮助用户快速上手和深入理解系统。对于有一定基础的用户，项目代码也可以作为学习进阶的材料，可以根据实际需求修改源码，增加新功能或改进现有功能。