基于yolov5和deepsort的智能交通监控系统，有详细注释和readme使用说明

yolov5+deepsort学习课件 适用人群：需要学习yolov5+deepsort算法的同学

本套代码的运行环境是python+pytorch Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 博客教程地址：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124906163 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 算法部分 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 代码运行 只要运行01ui_yolov5.py即可。会显示一个pyqt的界面，然后有两个按钮，第一个按钮用于上传要检测的本地视频。第二个按钮是用于目标跟踪视频中的行人并统计数量。

Csdn上上传的代码都是完整的，大家找到对应的博客都是有效果图和运行讲解的，防止踩坑。大家也可以下载其他项目练手，丰富自己的简历也不错。 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download 本次是目标跟踪代码，用于检测行人， 只要运行01main.py即可。会弹出视频的第一帧，然后我们对第一帧点击鼠标，选个碰撞区域即可，就能用来统计通过的行人了。 其他文件，如weights下存放的模型文件，这里直接用原始的coco数据集模型即可。 然后video文件夹下是待检测的视频文件，同时处理后的结果视频也会保存在这个文件夹下。

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