YOLOv5+DeepSort实现目标跟踪
简介
本资源文件提供了一个基于YOLOv5和DeepSort算法的目标跟踪实现。通过结合YOLOv5强大的目标检测能力和DeepSort的跟踪算法，可以实现高效、准确的目标跟踪功能。该实现适用于视频中的目标检测和跟踪，能够处理多目标场景，并提供目标的轨迹绘制和计数功能。
功能特点
- 目标检测：利用YOLOv5进行实时目标检测，能够识别视频中的多个目标。
- 目标跟踪：通过DeepSort算法实现目标的持续跟踪，即使在目标被遮挡后再次出现，也能正确匹配ID。
- 轨迹绘制：能够绘制目标的运动轨迹，便于分析目标的运动模式。
- 计数功能：可以对通过特定区域的目标进行计数，适用于人流、车流等场景的统计。
使用方法
- 环境配置：
- 推荐使用Anaconda创建一个新的环境，并安装所需的依赖库。
- 可以通过复制已有环境的方式快速配置，避免库版本冲突。
- 代码运行：
- 下载并解压资源文件。
- 根据提供的参数设置，运行
track.py文件进行目标跟踪。 - 可以通过命令行参数调整输入视频、输出路径等设置。
- 结果输出：
- 运行结束后，生成的目标跟踪视频将保存在指定的输出文件夹中。
注意事项
- 确保使用的DeepSort和YOLOv5版本匹配，以避免兼容性问题。
- 在运行代码时，注意检查环境配置是否正确，避免因缺少库导致运行失败。
参考资料
- 详细的使用教程和原理介绍可以参考相关博客文章。
贡献
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许可证
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