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文章目录
- 一项目简介
- YOLOv5 DeepSort 车流/人流量密度统计介绍
- YOLOv5
- DeepSort
- 车流/人流量密度统计
- 二、功能
- 三、系统
- 四. 总结
一项目简介
YOLOv5 DeepSort 车流/人流量密度统计介绍
深度学习在计算机视觉领域的应用日益广泛，其中基于 YOLOv5 和 DeepSort 的车流/人流量密度统计是一个重要的应用场景。以下是对这一技术的简要介绍：
YOLOv5
YOLOv5（You Only Look Once，只看一次）是目标检测的一种深度学习模型。相比之前的版本，YOLOv5 以更高的精度和更快的速度进行实时目标检测。该模型采用单一神经网络，在一次前向传递中直接预测图像中的多个对象边界框和类别。
YOLOv5 的特点包括：
- 实时性： 相较于其他目标检测模型，YOLOv5 在保持高精度的同时实现了更快的实时性能。
- 轻量级： 模型结构相对较简单，便于在不同环境中进行部署和应用。
- 多类别检测： 能够同时检测多个类别的对象。
DeepSort
DeepSort 是一种目标跟踪算法，通常与目标检测模型（如 YOLOv5）配合使用，以实现在视频流中追踪目标的位置。DeepSort 的特性包括：
- 目标关联： 通过处理检测到的对象，DeepSort 能够在连续帧之间关联目标，实现目标的跟踪。
- 轨迹分析： 提供对目标运动轨迹的分析，包括速度、方向等信息。
- 多目标追踪： 能够同时追踪多个目标，适用于车流和人流等场景。
车流/人流量密度统计
将 YOLOv5 和 DeepSort 结合起来，可以实现对车流或人流的密度统计。该应用场景通常包括以下步骤：
-
目标检测： 使用 YOLOv5 对图像或视频帧进行目标检测，识别出车辆或行人等目标。
-
目标跟踪： 利用 DeepSort 对检测到的目标进行跟踪，维护目标的唯一标识符，并在连续帧之间关联目标。
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密度统计： 分析跟踪到的目标在特定区域内的分布，从而实现车流或人流的密度统计。可以通过轨迹信息、目标数量等指标进行统计和分析。
二、功能
环境：Python3.8、OpenCV4.7、torch1.8.1、PyCharm
简介：实现了统计画面中经过的物体数量的功能，包括车流、人群等。
检测原理：Yolov5_DeepSort会跟踪画面上检测出来的物体，并给每个框标上了序号，当有一个方框跨过检测线时，计数器就会+1
用户可以指定检测线的画法，可以指定框沿哪个方向跨过检测线时计数器+1，也可以指定框的四个顶点中的哪一个顶点跨过线时计数器+1
具体的参数设定见第3点
在count.py中，设置以下参数
source_dir : 要打开的视频文件。若要调用摄像头，需要设置为字符串’0’，而不是数字0，按q退出播放
output_dir : 要保存到的文件夹
show_video : 运行时是否显示
save_video : 是否保存运行结果视频
save_text : 是否保存结果数据到txt文件中，将会保存两个文本文件：result.txt和number.txt。result.txt的格式是(帧序号,框序号,框到左边距离,框到顶上距离,框横长,框竖高,-1,-1,-1,-1)，number.txt的格式是(帧序号，直至当前帧跨过线的框数)
class_list : 要检测的类别序号，在coco_classes.txt中查看（注意是序号不是行号），可以有一个或多个类别
line : 检测线的两个端点的xy坐标，总共4个数
big_to_small : 0表示从比线小的一侧往大的一侧，1反之。（靠近坐原点或坐标轴的一侧是小的）
point_idx : 要检测的方框顶点号(0, 1, 2, 3)，看下边的图，当方框的顶点顺着big_to_small指定的方向跨过检测线时，计数
检测线的画法：给出两个端点的坐标，确定一条检测线，画布的坐标方向如下
|——-> x轴
|
|
V
y轴
方框的顶点编号：当方框的指定顶点跨过检测线时，计数器会+1，顶点的编号如下
0 1
|————–|
| |
| |
|————–|
3 2
设置好参数后，python运行count.py文件即可
python count.py
三、系统
四. 总结
这种深度学习技术的应用可以在交通监控、人流管理等场景中发挥重要作用，为城市规划和安全管理提供有力支持。
