基于YOLOv5的步态识别多目标跟踪检测源码解析

资源摘要信息:"该资源为一名人工智能本科毕业生的作品，涉及了基于yolov5框架的步态识别多目标跨镜头跟踪检测算法系统的源码。步态识别是指通过分析个人行走的方式（即步态）来进行身份识别的技术。跨镜头跟踪（Cross-Camera Tracking）指的是在多个摄像头拍摄的视频中对同一目标进行持续跟踪的能力。该系统结合了YoloV5深度学习目标检测算法以及DeepSORT目标跟踪算法，并且融入了GaitSet算法，以提升跨摄像头的步态识别准确性。 标题中提及的yolov5是一种流行的目标检测算法，它是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，该系列算法以速度快、准确率高而著称，非常适合实时视频流的处理。yolov5因其在边缘设备上的高效运算能力而受到关注，可适用于多种图像识别任务。DeepSORT是一个基于深度学习的目标跟踪算法，它在传统的SORT算法基础上进行了改进，能够更准确地识别和跟踪视频中的多个目标。GaitSet是一种先进的步态识别算法，它通过分析人体行走时的身体特征来进行识别。 在描述中提到的“步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究”说明该毕业设计的焦点在于研究如何实现连续视频流中，面对镜头切换时，依旧能够准确识别并跟踪步态特征。通过将yolov5用于目标检测，DeepSORT用于目标跟踪，并且结合GaitSet算法来增强步态识别的功能，该系统能够同时处理多个人的步态，并在他们跨越不同摄像头时依然保持跟踪。 该毕业设计的目的在于探索和实现一个能够进行高效且准确的步态识别和跨镜头跟踪的系统。这种系统在安防监控、智能视频分析等领域有着广泛的应用潜力。 文件名称列表中的“yolov5-deepsort-master”表明了该压缩包包含的是yolov5与DeepSORT算法结合的主项目源代码。这表明用户将能够获取到完整项目的核心代码，用于进一步的学习、研究或是实际应用开发。"