# yolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数
- 实现了 出/入 分别计数。
- 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 3.6+,pip 20+
- pytorch
- pip install -r requirements.txt
## 如何运行
1. 下载代码
2. 进入目录
```
$ cd unbox_yolov5_deepsort_counting
```
3. 创建 python 虚拟环境
```
$ python3 -m venv venv
```
4. 激活虚拟环境
```
$ source venv/bin/activate
```
5. 升级pip
```
$ python -m pip install --upgrade pip
```
6. 安装pytorch
> 根据你的操作系统、安装工具以及CUDA版本,在 https://pytorch.org/get-started/locally/ 找到对应的安装命令。我的环境是 ubuntu 18.04.5、pip、CUDA 11.0。
```
$ pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
7. 安装软件包
```
$ pip install -r requirements.txt
```
8. 在 main.py 文件中第66行,设置要检测的视频文件路径,默认为 './video/test.mp4'
> 140MB的测试视频可以在这里下载:https://pan.baidu.com/s/1geqjht-no0iyzQ88JQopwA 密码: i6cs
```
capture = cv2.VideoCapture('./video/test.mp4')
```
9. 运行程序
```
python main.py
```
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目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目),个人大四毕业设计项目、经导师指导并认可通过的高分设计项目,评审分99分,代码完整确保可以运行,小白也可以亲自搞定,主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者,也可作为课程设计、期末大作业。 目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统源码(高分项目)目标跟踪+YOLOv5-d
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人工智能基于深度学习YOLOv5行人车辆跟踪检测识别计数系统源码.zip (70个子文件)
-main
weights
yolov5m.pt 41.92MB
main.py 7KB
tracker.py 3KB
detector.py 2KB
utils
__init__.py 0B
google_utils.py 5KB
loss.py 9KB
metrics.py 9KB
autoanchor.py 7KB
general.py 21KB
wandb_logging
__init__.py 0B
log_dataset.py 2KB
wandb_utils.py 7KB
activations.py 2KB
google_app_engine
Dockerfile 821B
app.yaml 173B
additional_requirements.txt 105B
plots.py 17KB
datasets.py 41KB
torch_utils.py 12KB
.idea
unbox_yolov5_deepsort_counting.iml 418B
other.xml 186B
vcs.xml 180B
misc.xml 218B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 312B
.gitignore 176B
cover.jpg 1.14MB
requirements.txt 201B
deep_sort
configs
deep_sort.yaml 200B
utils
evaluation.py 3KB
__init__.py 0B
draw.py 1KB
parser.py 976B
log.py 463B
asserts.py 316B
io.py 4KB
tools.py 734B
json_logger.py 11KB
deep_sort
__init__.py 500B
sort
track.py 5KB
kalman_filter.py 8KB
__init__.py 0B
detection.py 1KB
tracker.py 5KB
iou_matching.py 3KB
preprocessing.py 2KB
nn_matching.py 5KB
linear_assignment.py 8KB
deep_sort.py 4KB
deep
__init__.py 0B
checkpoint
.gitkeep 0B
ckpt.t7 43.9MB
evaluate.py 293B
feature_extractor.py 2KB
model.py 3KB
original_model.py 3KB
train.jpg 59KB
train.py 6KB
test.py 2KB
README.md 65B
models
__init__.py 0B
yolov5m.yaml 1KB
common.py 4KB
experimental.py 6KB
yolo.py 10KB
.gitignore 2KB
video
test.mp4 3.54MB
README.md 2KB
push.sh 574B
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- 1
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