计算机视觉与深度学习作为人工智能领域中最为活跃的分支之一，近年来得到了迅速的发展。特别是在图像处理和目标检测方面，研究者们不断推出新的算法和技术，旨在实现更高效、更准确的图像理解和分析。本文所涉及的正是这样一个综合性课题，即基于YOLOv5（You Only Look Once version 5）这一流行的目标检测算法的改进算法开发出的高精度实时多目标检测与跟踪系统。 YOLOv5算法是一种端到端的深度学习方法，它以速度快、准确率高而著称，非常适合用于处理需要实时反馈的场景，如智能监控、自动驾驶和工业自动化等。通过使用卷积神经网络（CNN），YOLOv5能够在单次前向传播过程中直接从图像中预测边界框和概率，相较于传统的目标检测方法，它显著降低了延迟，提高了处理速度。 该系统在原有YOLOv5算法的基础上，引入了多方面改进。在算法层面，可能采用了更先进的网络结构或优化策略，以提升模型对于不同场景下目标检测的适应性和准确性。系统可能整合了更多的数据增强技术，使得模型能更好地泛化到新的数据集上。此外，为了提升多目标跟踪的性能，系统可能还集成了高级的追踪算法，这些算法能够保持目标在连续帧中的稳定性，即使在目标之间发生交叉、遮挡等复杂情况下也能实现准确跟踪。 OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是计算机视觉领域的一个重要工具库，它提供了一系列的图像处理函数和机器学习算法，能够帮助开发者快速实现各种视觉任务。而TensorFlow和PyTorch作为当下流行的深度学习框架，为算法的实现提供了强大的支持，它们丰富的API和灵活的计算图机制使得构建复杂模型变得更加简单和高效。 智能监控系统通过实时图像处理和目标检测技术，可以自动识别和跟踪视频中的异常行为和特定物体，从而提高安全性。在自动驾驶领域，多目标检测与跟踪系统对于车辆行驶环境中的行人、车辆、路标等进行精准识别，是实现高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶技术的关键。工业自动化中，对于生产线上的零件进行实时监控和识别，能够提高生产效率和质量控制的精确度。 从压缩包内的文件名称“附赠资源.docx”和“说明文件.txt”推测，该压缩包可能还包含了一份详细的使用说明文档和附加资源文件。这些文档可能提供了系统的安装部署、配置指南、使用教程等，对于用户来说，是十分宝贵的参考资料。而“EvolutionNeuralNetwork-master”文件夹可能包含了与目标检测算法相关的源代码和训练好的模型文件，这对于理解和复现该系统具有重要的参考价值。 在技术不断进步的今天，深度学习和计算机视觉技术的应用领域正变得越来越广泛。YOLOv5算法的改进和应用只是冰山一角，未来，我们有理由相信，随着技术的不断成熟和优化，基于深度学习的图像处理和目标检测技术将在更多领域发挥其重要作用，从而推动社会的进步和发展。

内容概要：本文详细介绍了利用野火征途Pro FPGA开发板实现基于帧差法的运动目标检测与跟踪系统的全过程。首先，通过OV5640摄像头采集视频流并存储于DDR3内存中进行帧缓存。接着，采用Verilog编写帧差处理模块，计算相邻两帧之间的灰度差异，并通过二值化处理将差异结果转换为二进制图像。然后，利用边界扫描法对目标进行定位，最终通过TFT LCD、VGA和HDMI三种显示接口展示检测结果。文中还讨论了一些优化技巧，如使用Y通道代替RGB全量计算节省资源，以及解决OV5640摄像头在低光照条件下的噪点问题的方法。 适合人群：对FPGA开发有一定了解的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要进行运动目标检测与跟踪的应用场合，如安防监控、智能交通等领域。目标是帮助读者掌握如何在FPGA平台上构建高效的运动目标检测系统。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和调试经验分享，有助于读者更好地理解和应用相关技术。同时提到未来可能引入YOLO算法进一步提升检测精度。

海面目标检测与跟踪是一个在航海安全、海上交通管理、海洋资源开发等领域具有重要应用价值的研究课题。随着人工智能技术的发展，特别是计算机视觉领域的进步，海面目标检测与跟踪技术已经取得了显著的进展。在此背景下，杰瑞杯海面目标检测与跟踪竞赛数据集JMT2022，即Jari-Maritime-Tracking-2022数据集，被创建出来用于推动相关技术的发展与创新。 Jari-Maritime-Tracking-2022数据集具有以下几个显著特点和应用价值： 该数据集由杰瑞杯组委会提供，这是一个面向海面目标检测与跟踪技术的竞赛数据集，竞赛旨在鼓励学者和研究人员开发出更高效、准确的海面目标检测与跟踪算法。通过竞赛的方式，可以快速收集和识别出行业内的前沿技术，推动整个领域技术的快速发展。 数据集包含了大量的海面场景图像，这些图像中涉及了多种海面目标，如船舶、浮标、救生艇等，为研究者提供了丰富的海面目标检测与跟踪案例。多样的目标类别和复杂的海面背景能够帮助算法在多种条件下进行验证，提高算法的鲁棒性和泛化能力。 再者，由于海上环境的特殊性，海面目标检测与跟踪面临着一系列挑战，比如目标在海面上的尺度变化、光照条件变化、波浪影响下的目标遮挡等问题。Jari-Maritime-Tracking-2022数据集提供了真实且具有挑战性的场景，这不仅能够帮助研究者更好地理解这些挑战，而且可以激励他们研发出能够解决这些问题的新算法。 除此之外，Jari-Maritime-Tracking-2022数据集的发布对于学术交流和知识共享也具有重要的促进作用。通过公开的数据集，研究人员可以相互比较和交流自己的研究方法和结果，从而加快技术迭代和学术进步的速度。同时，它也为高等教育和研究机构提供了一个宝贵的资源，使得学生和研究人员能够在真实的海面目标检测与跟踪问题上进行实践和研究。 Jari-Maritime-Tracking-2022数据集不仅为海面目标检测与跟踪技术的研究提供了高质量的数据资源，而且还推动了该领域的技术交流和学术共享，对于促进相关技术的发展和应用具有重要的意义。

边沿检测与提取，轮廓跟踪很好的范例 边沿检测与提取，轮廓跟踪 命令行编译过程如下 vcvars32 rc bmp.rc cl edge.c bmp.res user32.lib gdi32.lib 注意事项： 运行时，文件c:\test.bmp必须存在

SPENCER多模式人员检测和跟踪框架 在欧盟FP7项目的背景下开发的针对移动机器人的基于ROS的多模式人员和组检测和跟踪框架。 功能一览 多模式检测：在一个通用框架中的多个RGB-D和2D激光检测器。 人员跟踪：基于最近邻居数据关联的高效跟踪器。 社会关系：通过连贯的运动指标估算人与人之间的空间关系。 群体追踪：根据人群的社会关系来检测和追踪人群。 鲁棒性：各种扩展功能（例如IMM，跟踪启动逻辑和高召回检测器输入）都使人员跟踪器即使在非常动态的环境中也能相对鲁棒地工作。 实时：在游戏笔记本电脑上以20-30 Hz的频率运行，跟踪器本身仅需要1个CPU内核的10％。 可扩展和可重用：结构良好的ROS消息类型和明确定义的接口使集成自定义检测和跟踪组件变得容易。 强大的可视化：一系列可重复使用的RViz插件，可通过单击鼠标进行配置，以及用于生成动画（2D）SVG文件的脚本。 评

基于粒子滤波的多雷达多目标检测前跟踪算法

matlab_检测前跟踪（TBD），通过多帧回波数据积 累和联合处理，可以显著提高雷达的微弱目标检测跟踪性能

本项目通过yolov5进行目标检测，deepsort对出现的车辆和人进行跟踪和ID更新，并在视频的每一帧记录出现目标的出现次数，最后统一统一视频中出现目标的起止时间 下载按照readme.md进行虚拟环境搭建，然后直接运行即可

yolov5 deepsort 行人/车辆（检测 +计数+跟踪+测距+测速），具体代码请私信