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

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

车辆和车道线检测与跟踪 固态硬盘 Yolo3 神经网络 概述 将车道发现和车辆检测项目结合在一起。 添加汽车类别以跟踪检测到的车辆的位置（边界框）和历史记录。 沿摄像机方向覆盖车道的鸟瞰图的透视变换用于测量摄像机的x和y位移。 给出了使用SSD，Yolo3和Mask R-CNN模型的结果。 以米为单位的相对距离（dx，dy）显示在检测到的汽车的边界框上方。 边界框下方显示了以公里/小时为单位的相对速度（vx，vy）。 视频的左上方还提供了缩略图以及检测到的车辆的距离/速度。 车辆按照边框的大小按降序排序。 数据集 项目数据集由Udacity提供。 它分为和。 该数据集是KITTI视觉基准套件和GTI车辆图像数据库的组合。 GTI车辆图像分为远，左，右，中间关闭。 这些是汽车和非汽车的示例： 奇蒂 GTI远 GTI关闭 GTI左 GTI权利 非汽车1 非汽车2 非汽车3

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

UAVDT是一个具有大规模的挑战性的无人机检测和跟踪基准（即10小时原始视频中约8万帧的代表性帧），用于3项重要的基本任务，即目标检测（DET）、单目标跟踪（SOT）和多目标跟踪（MOT）。 数据集由无人机在各种复杂场景中捕获。本基准中关注的对象是车辆。使用边界框和一些有用的属性（例如，车辆类别和遮挡）对帧进行手动注释。 UAVDT基准由100个视频序列组成，这些视频序列是从城市地区多个地点的UAV平台拍摄的超过10小时的视频中选择的，代表各种常见场景，包括广场、主干道、收费站、高速公路、交叉口和T形交叉口。视频以每秒30帧（fps）的速度录制，JPEG图像分辨率为1080×540像素。 该数据集包含的是原始图片，不包括注释 参考： D. Du, Y. Qi, H.g Yu, Y. Yang, K. Duan, G. Li, W.g Zhang, Q. Huang, Q. Tian, " The Unmanned Aerial Vehicle Benchmark:

MATLAB车辆运动目标跟踪检测（各车速度，车流量，密度，GUI界面）

基于C均值算法的车辆检测与跟踪，可以检测静态图像中车辆或物体的人数！

基于opencv的车辆检测与跟踪，附详细源代码，已打包好可直接编译运行

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