yolov5 deepsort 计数
时间: 2025-05-19 15:41:43 浏览: 15
### 使用YOLOv5与DeepSort实现目标检测及跟踪后的计数功能
要通过YOLOv5和DeepSort实现目标检测、跟踪以及后续的计数功能,可以按照以下方法构建完整的流程。以下是具体的技术细节:
#### 1. **目标检测**
YOLOv5是一种高效的实时目标检测框架,能够快速识别图像中的多个对象并返回其类别和边界框位置。在实际应用中,可以通过加载预训练模型来完成这一阶段的任务[^2]。
```python
import torch
from yolov5.models.experimental import attempt_load
# 加载YOLOv5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()
```
上述代码展示了如何加载YOLOv5模型,并将其设置为评估模式以便于推理操作。
#### 2. **目标跟踪**
DeepSort是一种基于卡尔曼滤波器和匈牙利匹配算法的目标跟踪工具,它能够在多帧之间保持同一目标的身份一致性。结合YOLOv5提供的检测结果,DeepSort会进一步处理这些数据以生成稳定的轨迹信息[^3]。
```python
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
# 初始化DeepSort实例
deepsort_tracker = DeepSort(
max_dist=0.2,
nn_budget=None,
max_iou_distance=0.7,
max_age=70,
n_init=3
)
```
这段脚本说明了创建一个`DeepSort`类的对象所需的参数配置过程。
#### 3. **目标计数逻辑**
为了实现目标数量统计,在每次更新跟踪结果之后都需要遍历当前所有的tracklets(即被跟踪物体)。如果某个特定条件满足,则增加对应的计数值。例如,当某辆车首次越过设定好的虚拟线时就记录一次新增加事件[^1]。
```python
def count_objects(tracks, line_coordinates):
counts = {}
for track in tracks:
centroid_x = (track.tlbr[0] + track.tlbr[2]) / 2
centroid_y = (track.tlbr[1] + track.tlbr[3]) / 2
if is_crossing_line(centroid_x, centroid_y, line_coordinates):
class_name = model.names[int(track.class_id)]
if class_name not in counts:
counts[class_name] = 0
counts[class_name] += 1
return counts
def is_crossing_line(x, y, line_coords):
x1, y1, x2, y2 = line_coords
position_relative_to_line = ((x-x1)*(y2-y1)-(y-y1)*(x2-x1))
return abs(position_relative_to_line) < threshold_value
```
以上函数定义了一个简单的机制用于判断是否有任何已知目标穿过指定路径上的线条,并据此累加相应的分类数目。
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