本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目在工作环境中基本使用不到但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做故分享出本项目供初学者参考。一、项目描述基于YOLOv5DeepSORT的视频目标检测跟踪计数系统基于 YOLOv5 DeepSORT 的视频目标检测跟踪计数系统对监控视频中的行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车进行实时检测、多目标跟踪并通过双区域撞线法按方向分别统计进入/离开数量。在原有命令行版本基础上新增了 Web 界面支持用户上传视频、查看处理进度、统计结果和历史记录。二、项目功能– 视频上传支持 MP4/AVI/MOV/MKV 等格式拖拽或点击上传– 目标检测与跟踪YOLOv5 检测 6 类目标DeepSORT 分配轨迹 ID– 双向计数蓝/黄双多边形撞线按穿越顺序判定进入下行与离开上行同一 ID 防重复计数– 统计展示进入/离开/合计计数卡片、分类别统计表、逐次撞线事件时间线– 结果回放输出带检测框、轨迹 ID、撞线区域标注的 H.264 视频浏览器可直接播放– 历史记录SQLite 持久化支持回看统计结果和删除记录重启不丢失– 处理进度实时显示帧进度和当前计数后台队列串行处理三、运行环境– 操作系统Windows亦兼容 Linux– Python 3.11– CPU 模式运行约 0.5 秒/帧有 NVIDIA 显卡可装 CUDA 版 PyTorch 加速– 服务启动项目根目录执行python app.py 浏览器访问http://127.0.0.1:5000四、项目技术– 检测模型YOLOv5mCOCO 预训练权重– 跟踪算法DeepSORT卡尔曼滤波 匈牙利匹配 ReID 外观特征– 计数算法双多边形区域撞线法轨迹点穿越顺序判定方向– 后端Flask SQLite后台线程任务队列视频 Range 分段传输– 前端原生 HTML/CSS/JS 单页应用XMLHttpRequest 上传进度、轮询任务状态– 依赖PyTorch、OpenCV、NumPy、SciPy以上系统源码经过技术整理与调试确保能正常运行五、项目截图 基于YOLOv5+DeepSORT的视频目标检测跟踪计数系统-YOLOv5+DeepSORT
本项目为前几天收费帮学妹做的一个项目在工作环境中基本使用不到但是很多学校把这个当作编程入门的项目来做故分享出本项目供初学者参考。一、项目描述基于YOLOv5DeepSORT的视频目标检测跟踪计数系统基于 YOLOv5 DeepSORT 的视频目标检测跟踪计数系统对监控视频中的行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车进行实时检测、多目标跟踪并通过双区域撞线法按方向分别统计进入/离开数量。在原有命令行版本基础上新增了 Web 界面支持用户上传视频、查看处理进度、统计结果和历史记录。二、项目功能– 视频上传支持 MP4/AVI/MOV/MKV 等格式拖拽或点击上传– 目标检测与跟踪YOLOv5 检测 6 类目标DeepSORT 分配轨迹 ID– 双向计数蓝/黄双多边形撞线按穿越顺序判定进入下行与离开上行同一 ID 防重复计数– 统计展示进入/离开/合计计数卡片、分类别统计表、逐次撞线事件时间线– 结果回放输出带检测框、轨迹 ID、撞线区域标注的 H.264 视频浏览器可直接播放– 历史记录SQLite 持久化支持回看统计结果和删除记录重启不丢失– 处理进度实时显示帧进度和当前计数后台队列串行处理三、运行环境– 操作系统Windows亦兼容 Linux– Python 3.11– CPU 模式运行约 0.5 秒/帧有 NVIDIA 显卡可装 CUDA 版 PyTorch 加速– 服务启动项目根目录执行python app.py 浏览器访问http://127.0.0.1:5000四、项目技术– 检测模型YOLOv5mCOCO 预训练权重– 跟踪算法DeepSORT卡尔曼滤波 匈牙利匹配 ReID 外观特征– 计数算法双多边形区域撞线法轨迹点穿越顺序判定方向– 后端Flask SQLite后台线程任务队列视频 Range 分段传输– 前端原生 HTML/CSS/JS 单页应用XMLHttpRequest 上传进度、轮询任务状态– 依赖PyTorch、OpenCV、NumPy、SciPy以上系统源码经过技术整理与调试确保能正常运行五、项目截图