利用yolov5和deepsort实现高级目标检测与跟踪教程

资源摘要信息:"基于yolov5和deepsort进行目标检测和跟踪+轨迹线显示（python源码+说明）（改进轨迹线颜色与目标）" 本资源是面向计算机相关专业学生及企业员工的一个项目，涵盖了目标检测、跟踪以及轨迹线显示的技术实现。资源中包含了经过测试且能够正常运行的Python源代码，并配有详细的项目说明，以便用户理解和使用。 **目标检测与跟踪** 1. **YOLOv5 (You Only Look Once v5)**: YOLOv5是一系列实时目标检测算法的最新版本，它能够快速且准确地检测出图像中的物体。YOLOv5使用卷积神经网络（CNN），通过划分图像为一系列格子，并对每个格子预测可能存在的物体边界框和概率，从而实现快速和精确的目标检测。 2. **DeepSORT (Deep Simple Online and Realtime Tracking)**: DeepSORT是用于视频中多个物体跟踪的算法，它是SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的改进版本。它在基本的 SORT 算法上加入了深度学习特征，提高了跟踪的准确性。DeepSORT在目标识别的基础上，通过计算目标之间的相似度，进行关联跟踪，可以有效解决遮挡问题、提高跟踪的稳定性。 **轨迹线显示与改进** 1. **轨迹线显示**: 在进行目标跟踪的过程中，为每个被跟踪的目标绘制一条轨迹线，可以直观显示目标的运动路径。这在视频监控、运动分析、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。 2. **改进轨迹线颜色与目标匹配**: 资源中的改进点之一是将轨迹线的颜色与目标框进行匹配，使得每个目标的轨迹颜色与目标框颜色一致，增强视觉效果和信息的清晰度。 3. **优化轨迹线显示**: 改进的另一点是优化了轨迹线的显示逻辑，只在目标存在时绘制轨迹线，避免了目标消失后轨迹线依然显示的不准确性。这通过实时监控目标检测结果，判断目标是否仍然存在，来决定是否继续绘制轨迹线。 **资源适用人群** 该资源适合以下人群使用： 1. 计算机相关专业的学生，例如计算机科学与技术、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信工程、物联网工程、数学、电子信息科学与技术等。 2. 在企业中从事相关技术工作的员工。 3. 对于初学者而言，这是一个很好的学习实战练习的项目，可以通过学习这个项目来提升编程和算法应用的能力。 4. 对于有项目需求的人员，如大作业、课程设计、毕业设计（毕设）以及初期项目立项演示等，可以通过这个资源来获取灵感或直接使用其中的代码和逻辑。 **资源文件说明** 资源文件为压缩包格式，文件名称为“code_30312.zip”，解压后可以得到包含源代码和项目说明的文件夹。文件中的Python源码将包含实现上述功能所需的全部代码和脚本，项目说明则会详细介绍代码的使用方法和运行步骤。 通过学习和使用这个资源，用户不仅可以获得实际的项目开发经验，而且能够深入理解目标检测和跟踪技术的实现细节，为未来在相关领域的进一步研究或职业发展打下坚实的基础。