深度学习之基于YoloV5-Deepsort人物识别与追踪系统

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一项目简介

  
YoloV5-Deepsort是一种基于深度学习的人物识别与追踪系统，具有较高的准确率和实时性能。

YoloV5是一种目标检测算法，可以快速识别图像或视频中的不同目标。它采用了轻量级网络结构，并通过从预训练模型中进行微调来提高检测精度。相比于之前的版本，YoloV5在保持准确率的情况下，更加注重速度和模型大小的平衡。

Deepsort是一种多目标跟踪算法，可以实现对物体在连续帧中的追踪。它通过结合外观特征和运动信息来确定物体的身份，并使用卡尔曼滤波进行轨迹预测。Deepsort在高密度和复杂场景下表现出色，并且具有较强的鲁棒性。将YoloV5和Deepsort结合起来，可以构建一个端到端的人物识别与追踪系统。

二、功能

  环境：Python3.7.4、OpenCV4.7、YoloV7、Pytorch1.9.1、PyCharm2020
简介：深度学习之基于YoloV5-Deepsort人物识别与追踪项目

三、系统

四. 总结

  该系统首先使用YoloV5进行目标检测，然后利用Deepsort算法对检测到的人物进行跟踪。通过实时更新目标的状态和位置，系统可以在视频中准确跟踪多个人物，并提供具有时间信息的轨迹预测。

YoloV5-Deepsort人物识别与追踪系统在许多领域都有广泛应用，例如监控、智能交通和视频分析等。它可以提供实时可视化结果，并具备较高的稳定性和准确性。