整个项目源码： 整个项目数据集：、 引言 本次分享主要介绍，如何对道路上的汽车进行识别与跟踪。这里我们实现一个简单的demo。后续我们还会对前面的代码及功能进行重构，从而进一步丰富我们的功能。 项目软件框架 下图是车辆检测的实现流程图： 具体内容如下： 在有标签的训练数据集上进行Histogram of Oriented Gradients(HOG)特征提取 Normalize 这些特征，并随机化数据集 训练线性SVM分类器 实现一个滑动窗口技术，并使用训练好的分类器在图片中寻找车辆 实现一个流处理机制，并通过一帧一帧地创建循环检测的热图来去除异常值及跟踪车辆 为检测到的车辆估计一个边界框 Features 本项目，我们使用一些有标签的训练数据：汽车图片、无汽车图片，训练数据在all文件夹中可以找到 有汽车地图片标签为1，无汽车的图片标签为0 我们先读取数据，看下数据的分布 # impor

Yolov5_DeepSort车辆检测和跟踪，包含车辆数据集和训练好的YOLOv5车辆检测权重，代码配置好环境后可直接使用

1、yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的visdrone数据集权重以及各种训练曲线 2、可以生成目标运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

OPENCV目标跟踪_opencv_目标检测_车辆检测和跟踪，绘制车辆的轨迹_运动车辆检测跟踪系统_车辆跟踪_VC++

车辆检测和跟踪，绘制车辆的轨迹opencv 车辆检测和跟踪，绘制车辆的轨迹opencv 车辆检测和跟踪，绘制车辆的轨迹opencv车辆检测和跟踪，绘制车辆的轨迹opencv

车辆检测和跟踪，绘制车辆的轨迹opencv

CNN-检测-跟踪 用于车辆检测和跟踪的python脚本

博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR） 链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697 文件里面有我提到的视频，cars.xml文件和myhaar.xml文件。需要的Python库在requirements.txt有提及： cmake==3.12.0 dlib==19.16.0 numpy==1.15.3 opencv-python==3.4.3.18 这些是最低版本，可以比这个高。我是用python3.6运行的。 没有安装dlib库的同学，注意在安装好所需库之后，需要自行下载一个.whl文件后才能用pip install dlib 安装成功哦。 相关下载链接在这个博文里：https://blog.csdn.net/wzx479/article/details/79890440