yolov5+deepsort目标检测与跟踪（毕业设计+代码）

2023-05-10 245

版权

本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

简介： yolov5+deepsort目标检测与跟踪（毕业设计+代码）

yolov5+deepsort目标检测与跟踪

实现效果

项目下载地址

全部项目代码可私信或评论区留言获取

先看下项目的列表，文件夹不多，只要加载权重和图片就可以实现目标的检测追踪

b0ca580aea37364099405e157f10ca57_7cd400d78963463e95b4b4522cf9e494.png

安装方法

授人以鱼不如授人以渔，学会此技巧，以后工作学习再也不怕配置环境了。

下载好后，输入以下命令：

conda create -n track_yolo5 python==3.7----联系->qq1309399183<-----

然后紧接着使用：

conda activate track_yolo5

其次键入：

pip install -r requirements.txt

完成后就可以接在

ee4c687cca87d47c75b9f07c40253252_3530da2c20cf4a25892acaebcd215b9d.png

上图目录终端输入：python app_track.py 完成yolov5追踪任务。

值得注意的是，如果想换成自己的数据视频，需要在

ec8395c86977ee552e2060dd36ce1cf7_3cb1e6a69fec4a2b9d7bae052f3b2f4c.png

config.yml里面 source中的1.mp4换成你的视频.

重要代码

import torch
import torch.backends.cudnn as cudnn
import pandas as pd
from infrastructure.handlers.track import Tracker
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE"
os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["OPENBLAS_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["MKL_NUM_THREADS"] = "1"
os.environ["VECLIB_MAXIMUM_THREADS"] = "1"
os.environ["NUMEXPR_NUM_THREADS"] = "1"
import sys
lib_path = os.path.abspath(os.path.join('infrastructure', 'yolov5'))
sys.path.append(lib_path)
tracker = Tracker(config_path="../../settings/config.yml")
with torch.no_grad():
    tracker.detect()
    print(------------1)