yolov5+deepsort汽车流量

### 实现汽车流量统计与分析 #### 使用YOLOv5和DeepSort的技术框架 为了实现高效的汽车流量统计与分析，可以采用YOLOv5作为物体检测模块，而DeepSort则用于多目标跟踪。这种组合能够提供实时性强、准确性高的车辆检测与跟踪解决方案[^1]。 #### 整体流程设计 当视频帧输入到系统中时，首先由YOLOv5负责识别图像中的所有潜在车辆对象；接着利用这些初步筛选出来的边界框信息以及对应的置信度分数来初始化或更新DeepSort中的各个tracklets（即被跟踪的对象）。随着新帧的到来，不断重复上述过程直至处理完全部数据流。在此过程中，不仅完成了对每一辆经过摄像头视野范围内的机动车计数工作，还记录下了它们各自的行驶路径以便后续进一步研究使用模式或其他高级应用开发所需的数据支持。 #### 关键组件说明 - **YOLOv5**: 一种轻量级但性能优越的目标探测算法，在保持较高精度的同时拥有较快的速度表现特别适合嵌入式设备部署场景下的需求。 - **DeepSort**: 结合了卡尔曼滤波器预测机制同外观特征相似性度量学习方法于一体的强大SORT变种版本，能够在复杂背景下稳定可靠地维持长时间连续追踪多个移动实体的能力[^2]。 #### 示例代码片段展示 下面给出一段简化版Python脚本用来演示如何集成这两个库完成基本功能： ```python from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox def detect_and_track(video_path): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # 加载预训练的YOLOv5模型 yolov5_model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 初始化DeepSort实例 tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=2) cap = cv2.VideoCapture(video_path) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break img = letterbox(frame)[0] detections = [] with torch.no_grad(): pred = yolov5_model(img.unsqueeze(0).to(device))[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0].cpu().numpy() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): bbox = [int(x) for x in xyxy[:4]] confidence = float(conf) class_id = int(cls) detections.append([bbox[0], bbox[1], bbox[2]-bbox[0], bbox[3]-bbox[1], confidence]) tracks = tracker.update_tracks(detections, frame=frame) for track in tracks: if not track.is_confirmed(): continue ltrb = track.to_ltrb() id_ = track.track_id (x1, y1, x2, y2) = tuple(map(int, ltrb)) label = f'{id_}' cv2.rectangle(frame, (x1,y1), (x2,y2),(0,255,0),2) cv2.putText(frame,label,(x1,y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,.9,(0,255,0),2) cv2.imshow("Tracking", frame) key = cv2.waitKey(1)&0xFF if key == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': video_file = "path/to/your/video.mp4" detect_and_track(video_file) ``` 此段程序主要实现了读取本地存储的一段行车录像，并调用YOLOv5执行逐帧检测任务之后再交给DeepSort做关联匹配操作最终实现在画面上标注出各辆车的位置及其唯一编号的效果显示出来供观察者查看验证目的。