【A221】深度学习 ：YOLO及SORT算法实现车辆、行人多目标的实时检测和跟踪

文件编号：A221

文件大小：607M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.5、YoloV3、YoloV4

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：利用深度学习中的YOLO及SORT算法实现车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，并利用PyQt5设计了清新简约的系统UI界面，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。该系统界面优美、检测精度高，功能强大，设计有多目标实时检测、跟踪、计数功能，可自由选择感兴趣的跟踪目标。

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频 提取码：61ic

效果演示：

        首先展示一下检测跟踪系统软件的功能和效果，系统主要实现的功能是车辆、行人等多目标的实时检测和跟踪，在界面中既可选择自己的视频、图片文件进行检测跟踪，也可以通过电脑自带的摄像头进行实时处理，可选择训练好的YOLO v3/v4等模型参数。

（1）选择视频文件进行检测跟踪：点击左侧视频按钮可弹出文件选择窗口，选择一个自己的MP4或AVI视频文件即可显示视频画面，目标标注在画面框中，右侧显示用时、目标数、置信度、位置坐标，要跟踪的目标可通过下拉框选择。

（2）选择画面中要跟踪的目标：在视频或摄像检测跟踪的过程中，如若想指定某个目标进行跟踪，可通过右侧的目标下拉选框选择，选择时画面暂停等待选择完成，画面中标注框定位到选中的目标。

（3）目标检测、跟踪、计数功能的切换：选择左侧选项，可切换检测、跟踪、计数功能，选择“跟踪计数”可在目标上标记运动轨迹并计数。

（4）利用摄像头进行检测跟踪：点击左侧摄像头按钮，则自动打开电脑上的摄像头设备，检测跟踪的标记信息同样显示在界面中。

（5）选择图片进行目标检测：点击图片选择按钮，弹出图片选择框选中一张图片进行检测，可自由浏览选中某个或多个对象。

由于整个软件的实现代码复杂，为了使得介绍循序渐进，首先介绍如何利用YOLO进行视频中目标对的检测。对于图像中的目标检测算法，其中比较流行的有YOLO、SSD等算法。

注意：本资源已经过调试通过，下载后可通过PyCharm运行；运行界面的主程序为runMain.py，在配置好Python环境后可完美运行；camera_detection_tracking.py及video_detection_tracking.py这两个分别为使用摄像头、视频检测跟踪的脚本文件，亦可直接运行；为确保程序顺利运行，建议配置的Python依赖包版本如下：

（Python版本：3.8）

opencv-contrib-python 4.5.1.48

PyQt5 5.15.2

scikit-learn 0.22

numba 0.53.0

imutils 0.5.4

filterpy 1.4.5

tqdm 4.56.0

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频