基于Yolov5和DeepSort的车辆距离速度检测系统

资源摘要信息:"本项目资源包括了一个基于YOLOv5和DeepSort算法的车辆跟踪与检测系统，主要用于检测道路上行驶车辆的距离及相对速度，并提供了详细的使用说明和模型文件。该系统适用于计算机科学、人工智能、数据科学等相关领域的学生、教师和企业员工，无论是用于学术研究、课程设计还是实际项目开发，都具有极高的价值和实用性。系统代码经过严格测试，确保稳定可靠，用户可直接使用或根据自身需求进行修改和扩展，实现新的功能。 项目主要实现功能： 1. 利用YOLOv5进行车辆目标检测。 2. 应用DeepSort算法对车辆进行追踪。 3. 实时计算并显示车辆的距离和相对速度。 4. 支持从视频文件读取数据，并能通过命令行参数自定义模型和视频源路径。 5. 代码具有批处理模式，可一次处理文件夹内的多个视频文件。 使用说明： 首先，需要确保系统已安装YOLOv5和DeepSort依赖的库。安装方法通常是在Python环境中使用pip命令安装。安装完成后，可以通过命令行运行track.py脚本进行车辆跟踪和速度检测。运行命令如下： ``` python track.py --source YOUR_PATH\demo.mp4 --yolo_model yolov5m.pt --deep_sort_model osnet_x1_0_imagenet --show-vid --save-vid --save-csv ``` 在命令行参数中，可以通过自定义参数选择不同的YOLO模型和DeepSort模型，并控制是否显示视频、保存视频以及生成速度检测数据的CSV文件。 此外，如果需要处理文件夹内多个视频文件，可以使用`run.py`脚本进行批处理。脚本运行后，所有视频的处理结果将保存在指定的输出路径下。 输出路径： ``` ./runs/track/ ``` 重要参数说明： 1. 视频/图像分辨率： ``` W = 1280 H = 720 ``` 2. 相机离地面高度（垂直高度）： ``` H = 0.4 ``` 3. 相机镜头与水平线夹角： ``` angle_a = 0 ``` 文件名称列表解析： - HD_test_ouput.gif：高清晰度车辆跟踪效果的动画演示。 - test_output.gif：一般清晰度车辆跟踪效果的动画演示。 - ROI function.ipynb：Jupyter Notebook文件，用于演示和开发感兴趣区域(Region of Interest)的处理。 - 使用说明.md：项目使用说明文档。 - test_ouput.mp4：视频测试输出，展示车辆跟踪效果。 - test.mp4：用于测试的输入视频文件。 - config.pkl：Pythonpickle文件，可能用于保存系统配置。 - yolov5m.pt：YOLOv5模型文件，m代表模型大小。 - yolov5s.pt：更小尺寸的YOLOv5模型文件，s代表small。 - track.py：主要的Python脚本，包含用于车辆跟踪和速度检测的代码逻辑。" 以上总结了提供的项目资源的关键点和使用说明，为了更深入理解项目，建议用户详细阅读使用说明文件，并根据实际需求进行代码的调试和优化。