基于YOLOv5和DeepSort的实时人行横道检测系统下载

weixin_39821051 2024-06-02 09:30:54
基于YOLOv5和DeepSort的实时人行横道检测系统 安装要求： pip install -r requirements.txt 运行跟踪器 python3 crosswalk-detect.py --input 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video --show-vid # show the video during processing --save-vid # save video to file --output-dir # the output directory of the video , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/hakesashou/89321460?utm_source=bbsseo
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基于YOLOv5和DeepSort的实时人行横道检测系统
基于YOLOv5和DeepSort的实时人行横道检测系统 安装要求： pip install -r requirements.txt 运行跟踪器 python3 crosswalk-detect.py --input 0 # webcam img.jpg # image vid.mp4 # video --show-vid # show the video during processing --save-vid # save video to file --output-dir # the output directory of the video
可运行实战项目：基于YOLOv5+DeepSORT的车辆行人追踪与计数系统
给定两组节点：轨迹集合 $ T $ 与检测集合 $ D $，构建完全二分图 $ G(T, D, E) $，边权为联合成本 $ c_{ij} $。目标是寻找最小权重完美匹配。要成功训练 YOLOv5 模型，必须准备符合其输入规范的数据集。YOLO 要求标签以归一化后的边界框坐标存储，格式为.txt文件，每行表示一个目标：，所有值均在 [0,1] 区间内。
yolo DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（毕业设计）
yolo DeepSORT算法实现车辆和行人跟踪计数和是否道路违规检测（毕业设计）
交通场景目标检测与跟踪智能分析系统（YOLO11、YOLOv8、DeepSORT、FairMOT）
基于 YOLO 系列目标检测算法（YOLOv8、YOLO11）与主流多目标跟踪算法（DeepSORT、FairMOT）的交通场景智能分析系统，从核心技术原理、算法特性对比，到工程化集成与实战应用，提供兼具理论深度与实践价值的技术视角。
YOLOv8 交通管理 行人检测与安全预警 详细解释及代码完整示例
本文提出了一种基于YOLOv8的行人检测与安全预警系统，该系统通过视频输入实时检测行人和车辆，分析危险区域、车辆接近距离和人行横道合规性。系统架构包括YOLOv8行人检测、DeepSORT目标追踪和多级预警触发模块。核心算法实现了危险区域检测、车辆接近预警和人行横道违规分析功能，并通过可视化界面展示检测结果。系统可配置不同场景参数，优化性能后可达35FPS处理速度，行人检测准确率95.8%。应用案例表明该系统适用于学校、交叉口等多种场景，为智慧城市建设提供有效的行人安全解决方案。
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