基于YOLOv5和DeepSORT实现车辆检测、追踪和计数系统

基于YOLOv5和DeepSORT实现车辆检测、追踪和计数系统

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Lamber130/article/details/142984948

YOLOv5和DeepSORT是当前目标检测和追踪领域的重要技术，广泛应用于车辆检测、行人追踪等多个场景。本文将详细介绍如何基于这两个技术实现一个完整的车辆检测、追踪和计数系统，包括模型训练、验证和实际应用等环节。

一、项目简介

基于YOLOv5和DeepSORT实现的车辆检测、追踪和计数系统是在PyTorch框架下开发的，这是一个完整的项目，包含了代码、训练好的模型权重、模型训练记录以及UI界面等组件。UI界面采用PyQt5设计实现，支持外接USB摄像头或直接使用笔记本摄像头进行检测与追踪。

该项目需要在PyCharm和Anaconda搭建的虚拟环境中执行。如果需要了解详细的环境配置方法，可以参考以下教程：

• 超详细的PyCharm+Anaconda搭建Python虚拟环境
• PyCharm+Anaconda搭建Python虚拟环境

二、项目介绍

1. 项目结构

整个项目可以使用已经训练好的模型权重，也可以根据自己的需求重新训练模型。如果直接使用原项目提供的训练好的模型，可以直接运行gui.py文件，弹出界面即可实现目标检测与追踪功能。

2. 模型训练与验证

• 模型训练：

  1. 打开yolov5/data/data.yaml文件，修改train和val的路径为自己数据集的路径。
  2. 运行yolov5/train.py文件，开始训练模型。

• 模型验证：

  1. 打开yolov5/val.py文件，修改parse_opt()函数中的weight参数为自己训练好的权重文件路径。
  2. 运行yolov5/val.py文件，开始模型验证。

3. 目标追踪相关操作

• 打开gui.py文件，进行以下参数配置：
  1. 修改--yolo_model参数为自己训练好的权重文件路径。
  2. 修改--deep_sort_model参数为DeepSORT的权重文件路径，并将对应的权重文件放到deep_sort文件夹下。
  3. 修改--classes参数为自己数据集的类别的索引（可追踪一个类别，也可以追踪多个类别）。
  4. 运行gui.py文件，开始目标追踪。

4. GUI界面（技术栈：PyQt5+Python）

• GUI初始界面
• 视频或摄像检测界面

三、总结

整个项目主要包括以下内容：完整的程序代码文件、训练好的模型、数据集、UI界面和各种模型指标图表等。如果在项目运行过程中遇到问题，欢迎及时交流！