高分通过的YOLOV5+SORT车辆行人追踪系统完整源码

资源摘要信息:"本资源是基于PyTorch框架实现的一个高分大作业设计项目，主要功能是结合YOLOv5和SORT算法进行车辆和行人的目标识别与追踪。YOLOv5是一种流行的目标检测算法，擅长快速准确地从图像中识别出不同的对象。SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种在线跟踪算法，用于持续追踪识别到的对象。本项目能够识别和追踪视频中的车辆和行人，且导师指导下获得97分，是一个成熟的系统，无需进一步修改即可运行。 该项目包含以下几个重要知识点： 1. PyTorch框架: PyTorch是一个开源机器学习库，基于Python语言，用于计算机视觉和自然语言处理领域的研究和开发。它提供了强大的GPU加速功能，易于使用和调试的动态计算图，深受研究者和开发者的喜爱。 2. YOLOv5目标检测算法: YOLOv5（You Only Look Once version 5）是YOLO系列目标检测算法的最新版本。YOLO系列算法以其实时性和准确性而闻名，YOLOv5更是在保持了高速度的同时，进一步提升了检测精度。 3. SORT跟踪算法: SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种简单而有效的在线多目标跟踪算法。它结合了卡尔曼滤波和数据关联策略，实现了对目标的实时跟踪。SORT算法对于运动目标的追踪有很好的效果。 4. 车辆行人目标识别及追踪: 本项目使用YOLOv5进行图像中车辆和行人的目标识别，然后利用SORT算法对这些识别到的对象进行实时追踪。这种结合了检测与跟踪的技术，使得系统能够更精确地监测视频流中的动态场景。 5. 系统源码: 该资源提供了一整套完整可用的源码，实现了车辆和行人目标的实时识别与追踪。源码经过了优化，运行稳定，用户可以直接下载并运行，非常适合用作课程设计或期末大作业的项目。 资源中包含的文件名称为‘Yolov5-deepsort-inference-master’，这表明资源可能是一个名为Yolov5-deepsort-inference的项目的一部分，其中可能包含了用于目标检测和跟踪的推理部分代码。" 根据以上描述，该项目详细信息如下： - PyTorch框架提供了一个易于使用的平台，让研究者和开发者能够快速构建和训练复杂的深度学习模型。 - YOLOv5算法以其出色的实时性能和准确率，在工业界和学术界广泛应用于各种目标检测任务。 - SORT算法则侧重于解决多目标跟踪的问题，特别适合于视频流中对象的追踪。 - 结合了YOLOv5的目标检测和SORT的跟踪算法的系统，可以高效地对车辆和行人进行识别和追踪。 - 该项目为学生提供了一个完整且经过验证的系统，可用作学习和实践的工具，且由于其高分评价，具有较高的参考价值。 在实际应用中，该系统可应用于智能交通系统、公共安全监控以及各种需要实时目标检测和追踪的场合。由于源码的可用性，开发者和学生可以进一步学习和改进系统，甚至将其扩展到其他特定的应用场景。