Yolov5-deepsort-inference: 车辆行人追踪与计数

项目简介

本项目基于YOLOv5和Deepsort算法，实现对视频流中的车辆和行人进行实时追踪和计数。代码已封装成一个检测器类，方便用户将其嵌入到自己的项目中。

主要功能

• 实时检测：使用YOLOv5模型对视频流中的车辆和行人进行实时检测。
• 目标追踪：结合Deepsort算法，对检测到的目标进行持续追踪。
• 计数功能：自动统计视频流中出现的车辆和行人的数量。

代码结构

本项目的主要代码封装在一个名为Detector的类中，继承自baseDet基类。以下是Detector类的初始化方法：

class Detector(baseDet):
    def __init__(self):
        super(Detector, self).__init__()
        self.init_model()
        self.build_config()

    def init_model(self):
        # 初始化模型相关参数
        pass

    def build_config(self):
        # 构建配置参数
        pass

使用说明

1. 环境配置：
   • 本项目使用YOLOv5 3.0版本，请确保安装了相应的依赖库。
   • 如果使用YOLOv5 4.0版本，请替换掉models和utils文件夹。
2. 代码集成：
   • 将Detector类集成到你的项目中，调用相关方法即可实现车辆和行人的检测与追踪。
3. 运行效果：
   • 运行项目后，系统会实时显示视频流中的检测结果，并统计车辆和行人的数量。

注意事项

• 本项目依赖于YOLOv5 3.0版本，如果使用其他版本，请注意模型文件的兼容性。
• 代码中的init_model和build_config方法需要根据实际需求进行实现。

贡献与反馈

欢迎大家提出改进建议或贡献代码。如果你在使用过程中遇到任何问题，请在项目中提交Issue，我们会尽快回复并解决问题。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

下载链接

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