使用PyTorch进行深度排序 快速开始 下载Deepsort参数ckpt.t7 cd deep_sort/deep/checkpoint # download ckpt.t7 from https://drive.google.com/drive/folders/1xhG0kRH1EX5B9_Iz8gQJb7UNnn_riXi6 to this folder cd ../../../ 注意：如果编译失败，简化列表的方法是**升级pytorch> = 1.1和torchvision> = 0.3“，您可以避免麻烦的编译问题，这些问题很可能是由于gcc version too low或libraries missing造成的。 运行演示 usage: python yolov5_deepsort.py VIDEO_PATH

基于python的yolov5-deepsort人流量统计人浏览统计轨迹显示源码 效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1si4y1U74j/

基于python的yolov5-deepsort车流量统计车流统计轨迹显示源码 效果演示：https://www.bilibili.com/video/BV1ga411v72X/

将YOLOv5用于车辆检测任务，只考虑感兴趣区域（ROI）中的对象 使用DeepSORT进行车辆跟踪，无需对该模型进行再训练，只需进行推断 使用余弦相似性将对象的轨迹指定给最相似的方向。 在每个方向上计算每种类型的车辆。

多目标追踪文件

实现了 出/入 分别计数。 显示检测类别。 默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，可在 main.py 文件第13行和21行，修改2个polygon的点。 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。 检测类别可在 detector.py 文件第60行修改。 运行环境 python 3.9.10，pip 22.0.3+ pytorch 1.10.2+ pip3 install -r requirements.txt 如何运行 确保正确安装 python 和 CUDA D:\> python -V D:\> nvidia-smi D:\> nvcc -V

项目简介： 使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。 效果：  # YOLOv5检测器： ```python class Detector(baseDet): def __init__(self): super(Detector, self).__init__() self.init_model() self.build_config() def init_model(self): self.weig

yolov5 deepsort 车辆识别计数，毕业设计，目标检测，图像识别

deepsort-yolov3-车辆行人-跟踪结果

python目标检测yolo车辆检测统计deepsort轨迹有登陆注册界面 效果链接：https://www.bilibili.com/video/BV1XY41177da/