YOLOv5+Deepsort技术实现车辆行人追踪计数

资源摘要信息: "本项目为基于YOLOv5和DeepSort技术的目标检测与追踪系统，实现了对目标（如车辆和行人）的实时检测、追踪，并能够展示目标的类别信息。该系统特别适合希望在目标检测与追踪领域进行学习与实践的初学者或进阶学习者，并且可以作为毕业设计、课程项目、大型作业、工程实习或初期项目立项的选择。 YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种先进的实时目标检测算法，能够快速地在图像中识别和定位多个目标。YOLOv5属于YOLO系列的最新版本，具有速度快、准确率高、易于实现等特点。它是基于深度学习框架，如PyTorch，构建的，并且经常被用于各种计算机视觉任务，包括安全监控、智能交通系统、机器人导航等领域。 DeepSort是一种有效的目标跟踪算法，它利用深度学习提取的特征进行目标的身份识别，结合卡尔曼滤波和匈牙利算法对目标进行追踪。DeepSort通过改进的关联算法和重识别技术提高了跟踪的稳定性和准确性，特别是当目标在拥挤的场景中相互遮挡或运动较慢时。 在此项目中，YOLOv5首先被用来进行目标检测，将检测到的目标区域进行分类，并给出相应的类别标签。之后，检测到的目标被传递给DeepSort算法，后者负责跟踪这些目标，并且能够处理遮挡和目标重入等复杂情况。DeepSort使用ReID（Re-identification）技术对目标进行区分，即使在目标暂时离开视野后再出现，也能被重新识别和追踪。 本系统的代码已被封装成一个名为Detector的类，便于用户将其集成到自己的应用程序中。用户可以通过调整系统参数来优化检测和跟踪的性能，例如调整最大距离（max_dist）、最小置信度（min_confidence）、非极大值抑制（NMS）的最大重叠阈值（nms_max_overlap）以及最大化IOU距离（max_iou_distance）等参数。 此外，本项目支持使用YOLOv5版本5.0进行自定义数据集的训练。这意味着用户可以收集特定的图像数据集，并使用该项目对这些数据进行训练，以实现针对特定场景的目标检测和跟踪。 项目的适用性广泛，对于初学者而言，通过实践操作该项目，可以对YOLOv5目标检测模型和DeepSort目标跟踪算法有一个深刻的理解。对于进阶学习者，则可以通过深入研究和调整算法参数，提升系统性能，解决实际问题，进一步提高自己的技能水平。而对于需要将目标检测和追踪技术应用于产品或项目中的开发者来说，该系统也提供了一个很好的起点。 通过下载并解压提供的压缩包子文件Yolov5-Deepsort-main，用户可以获取该项目的全部代码和文档，从而开始他们的学习和开发旅程。"