单目摄像头下YOLOv5和SORT技术识别公交车及拥堵监测

资源摘要信息: "基于YOLOv5和SORT的公交车识别与拥堵检测系统" 本资源提供了通过单目摄像头对公交车位置进行识别以及对公交车站拥堵程度进行评估的系统。该系统结合了YOLOv5的目标检测技术和SORT的目标跟踪算法，以实现对公交车的实时监控和分析。 YOLOv5是一个流行的目标检测框架，它将目标检测任务视为一个回归问题，通过一个单一的神经网络模型直接从图像像素到边界框坐标和类别概率进行预测。YOLOv5模型的设计旨在提高检测速度和准确性，适用于实时应用场景。 SORT（Simple Online and Realtime Tracking）是一种在线和实时的目标跟踪算法，它能够将检测到的目标在视频序列中进行持续跟踪。SORT算法通过预测目标的位置，并结合卡尔曼滤波和匈牙利算法进行目标的关联，从而实现在复杂场景下的有效跟踪。 系统安装与使用说明如下： 1. 系统安装： 首先需要使用git命令克隆MoodangE_tracking项目仓库： ```git clone ***``` 然后进入克隆的项目目录： ```cd MoodangE_tracking``` 接着安装所需依赖，通过执行命令： ```pip install -r requirements.txt``` 这一步骤确保所有必要的Python库都安装完成，以便于跟踪系统的运行。 2. 推理运行： 在项目目录中，使用跟踪脚本 `tracking.py` 进行推理。该脚本能够处理来自不同数据源的输入，包括网络摄像头和视频文件。 - 使用网络摄像头并保存结果为图像文件的命令格式如下： ```python "file_name".py --source 0``` 该命令将调用默认的网络摄像头设备（通常是0）进行视频捕获，并将检测结果保存到指定的目录。 - 使用视频文件并保存结果为图像文件的命令格式如下： ```python "file_name".py --source "path/vid.mp4" --view-img``` 通过指定视频文件的路径，脚本将加载该视频，并在进行目标检测和跟踪后，将结果保存为图像文件。选项 `--view-img` 表示在跟踪过程中实时查看视频流和检测框。 - 使用自定义权重和配置文件，并保存结果为图像文件的命令格式如下： ```python "file_name".py --weights "path/custom_weight.pt" --data "path/custom_yaml.yaml" --source "path\vide.mp4"`` 若希望使用自定义训练的YOLOv5权重和相应的数据配置文件，需要指定权重文件的路径、数据配置文件的路径以及视频文件的路径。该选项将允许用户利用已经训练过的模型和数据集进行推理。 3. 标签说明： 本资源的标签“网络、网络 git python”指示了该资源主要与计算机网络、版本控制工具Git以及Python编程语言相关。这意味着，用户可能需要具备一定的网络知识、熟悉Git操作以及Python编程技能，以便更好地理解和部署该系统。 4. 压缩包子文件的文件名称列表： 在给定的文件中，压缩包子文件的名称为"MoodangE_tracking-main"。这表明该文件包含了名称为"MoodangE_tracking"的项目代码，并且该代码在主分支（main）中。用户需要解压该文件以访问和使用项目资源。 通过整合YOLOv5和SORT算法，该系统为监控和分析城市公共交通提供了强大的工具，尤其对于实时识别公交车位置和评估拥堵程度具有重要意义。这不仅能够帮助公共交通机构提高服务效率，也为城市交通管理提供了有效的技术支撑。