YOLOv5+Deepsort在车辆行人追踪计数中的应用（毕业设计）

YOLOv5是一种高效的目标检测算法，而Deepsort则是一种基于深度学习的目标跟踪算法，两者结合能够有效地完成复杂的实时监控任务。 YOLOv5，即"You Only Look Once version 5"，是YOLO系列算法的最新版本，它是以卷积神经网络为基础的实时目标检测系统。YOLOv5的名称中数字5代表该版本在算法设计和性能上与前几代版本有了显著的提升。YOLOv5最大的优势在于其快速高效，能够实现实时检测，且精度较高，非常适合应用于对速度和准确度都有要求的场景，例如安防监控、自动驾驶等领域。 Deepsort，即Deep Sort，是一种结合了深度学习和传统跟踪算法的跟踪系统。它不仅能够保持对目标的持续追踪，还能够通过深度学习来解决目标重叠、遮挡等问题，提高跟踪的稳定性和准确性。Deepsort利用深度神经网络提取目标特征，通过这些特征来区分不同的目标，并结合卡尔曼滤波等经典跟踪算法来预测目标的运动状态。 在本次毕业设计中，通过将YOLOv5的目标检测能力和Deepsort的目标跟踪能力相结合，创建了一个名为Detector的类，这一类的设计目的是为了能够更加方便地将车辆和行人追踪及计数的功能集成到不同的项目中去。Detector类封装了YOLOv5+Deepsort的完整流程，包括目标检测、跟踪以及计数，为用户提供了一个简单易用的接口。 在实现车辆和行人追踪及计数的过程中，Detector类会首先利用YOLOv5模型快速检测图像中的车辆和行人，并获取它们的位置信息。然后， Detector类会把这些检测到的目标发送给Deepsort进行追踪。Deepsort会根据目标的位置、速度以及外观特征，对目标进行持续的跟踪，并通过特定的算法维持目标的身份一致性。 同时，Detector类还具有计数功能，它可以通过跟踪结果统计在一定时间内经过检测区域的车辆和行人的数量。这个功能特别适用于监控场景，例如购物中心、车站、街道等地方的人员流量统计和车辆流量统计。 整个系统的实现涉及到计算机视觉、深度学习、图像处理、机器学习等多领域的知识。在设计和实现过程中，可能需要解决一系列挑战，比如不同环境下的光照变化、摄像头视角的变化、目标的遮挡和重叠等。此外，还需要考虑到系统的实时性和准确度，以确保在实际应用中的有效性。 总之，本毕业设计通过结合YOLOv5和Deepsort技术，提供了一个高效、准确的车辆和行人追踪及计数解决方案，并通过封装成Detector类使得该解决方案能够方便地嵌入到各种项目中，具有较高的实用价值和应用前景。"