计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)

简介: 计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)

计算机视觉实战项目3(图像分类+目标检测+目标跟踪+姿态识别+车道线识别+车牌识别+无人机检测+A*路径规划+单目测距与测速+行人车辆计数等)

车辆跟踪及测距

该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目,主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。

该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT

目标跟踪算法,以及一些辅助工具和库,可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪!

教程博客_传送门链接------->单目测距和跟踪

image.png

yolov5 deepsort 行人/车辆(检测 +计数+跟踪+测距+测速)

实现了局域的出/入 分别计数。

显示检测类别,ID数量。

默认是 南/北 方向检测,若要检测不同位置和方向,需要加以修改

可在 count_car/traffic.py 点击运行

默认检测类别:行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车、船。

检测类别可在 objdetector.py 文件修改。

image.png

目标跟踪

YOLOv5是一种流行的目标检测算法,它是YOLO系列算法的最新版本。

YOLOv5采用了一种新的架构,可以在保持高准确性的同时提高检测速度。

在本文中,我们将介绍如何使用YOLOv5_deepsort算法来进行船舶跟踪和测距

image.png

 

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