[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"tool-Sharpiless--Yolov5-Deepsort":3,"similar-Sharpiless--Yolov5-Deepsort":70},{"id":4,"github_repo":5,"name":6,"description_en":7,"description_zh":8,"ai_summary_zh":8,"readme_en":9,"readme_zh":10,"quickstart_zh":11,"use_case_zh":12,"hero_image_url":13,"owner_login":14,"owner_name":15,"owner_avatar_url":16,"owner_bio":17,"owner_company":18,"owner_location":19,"owner_email":15,"owner_twitter":15,"owner_website":20,"owner_url":21,"languages":22,"stars":35,"forks":36,"last_commit_at":37,"license":38,"difficulty_score":39,"env_os":40,"env_gpu":41,"env_ram":42,"env_deps":43,"category_tags":49,"github_topics":52,"view_count":59,"oss_zip_url":15,"oss_zip_packed_at":15,"status":60,"created_at":61,"updated_at":62,"faqs":63,"releases":69},8065,"Sharpiless\u002FYolov5-Deepsort","Yolov5-Deepsort","最新版本yolov5+deepsort目标检测和追踪，能够显示目标类别，支持5.0版本可训练自己数据集","Yolov5-Deepsort 是一款将最新 YOLOv5 目标检测算法与 Deepsort 多目标追踪技术深度融合的开源工具。它主要解决在视频流中不仅识别“是什么”，还要持续锁定“是谁”并统计数量的难题，特别适用于车辆和行人的实时追踪与计数场景。\n\n该工具将复杂的检测与追踪逻辑封装为简洁的 Detector 类，开发者只需几行代码即可嵌入自己的项目，大幅降低了集成门槛。其技术亮点在于支持 YOLOv5.0 版本，允许用户使用自定义数据集进行训练，从而适应特定场景需求；同时采用半精度推理加速，兼顾了运行效率与准确率。输出结果包含目标类别、位置框及可视化图像，直观易用。\n\nYolov5-Deepsort 非常适合计算机视觉开发者、算法研究人员以及需要快速搭建监控分析系统的工程师使用。无论是进行学术研究、原型验证，还是部署实际的城市交通或安防监控应用，它都能提供稳定高效的解决方案。项目遵循开源协议，代码结构清晰，是入门多目标追踪任务的优秀实践参考。","# 本文禁止转载!\n\n\n本文地址：[https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889\u002Farticle\u002Fdetails\u002F112002152](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889\u002Farticle\u002Fdetails\u002F112002152)\n\n# 项目简介：\n使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。\n\n代码地址（欢迎star）：\n\n[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless\u002Fyolov5-deepsort\u002F](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless\u002Fyolov5-deepsort\u002F)\n\n最终效果：\n![在这里插入图片描述](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSharpiless_Yolov5-Deepsort_readme_613dfff80ef1.png)\n# YOLOv5检测器：\n\n```python\nclass Detector(baseDet):\n\n    def __init__(self):\n        super(Detector, self).__init__()\n        self.init_model()\n        self.build_config()\n\n    def init_model(self):\n\n        self.weights = 'weights\u002Fyolov5m.pt'\n        self.device = '0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n        self.device = select_device(self.device)\n        model = attempt_load(self.weights, map_location=self.device)\n        model.to(self.device).eval()\n        model.half()\n        # torch.save(model, 'test.pt')\n        self.m = model\n        self.names = model.module.names if hasattr(\n            model, 'module') else model.names\n\n    def preprocess(self, img):\n\n        img0 = img.copy()\n        img = letterbox(img, new_shape=self.img_size)[0]\n        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)\n        img = np.ascontiguousarray(img)\n        img = torch.from_numpy(img).to(self.device)\n        img = img.half()  # 半精度\n        img \u002F= 255.0  # 图像归一化\n        if img.ndimension() == 3:\n            img = img.unsqueeze(0)\n\n        return img0, img\n\n    def detect(self, im):\n\n        im0, img = self.preprocess(im)\n\n        pred = self.m(img, augment=False)[0]\n        pred = pred.float()\n        pred = non_max_suppression(pred, self.threshold, 0.4)\n\n        pred_boxes = []\n        for det in pred:\n\n            if det is not None and len(det):\n                det[:, :4] = scale_coords(\n                    img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()\n\n                for *x, conf, cls_id in det:\n                    lbl = self.names[int(cls_id)]\n                    if not lbl in ['person', 'car', 'truck']:\n                        continue\n                    x1, y1 = int(x[0]), int(x[1])\n                    x2, y2 = int(x[2]), int(x[3])\n                    pred_boxes.append(\n                        (x1, y1, x2, y2, lbl, conf))\n\n        return im, pred_boxes\n\n```\n\n调用 self.detect 方法返回图像和预测结果\n\n# DeepSort追踪器：\n\n```python\ndeepsort = DeepSort(cfg.DEEPSORT.REID_CKPT,\n                    max_dist=cfg.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=cfg.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE,\n                    nms_max_overlap=cfg.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP, max_iou_distance=cfg.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE,\n                    max_age=cfg.DEEPSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.DEEPSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.DEEPSORT.NN_BUDGET,\n                    use_cuda=True)\n```\n\n调用 self.update 方法更新追踪结果\n\n# 运行demo：\n\n```bash\npython demo.py\n```\n\n# 训练自己的模型：\n参考我的另一篇博客：\n\n[【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889\u002Farticle\u002Fdetails\u002F110661862)\n\n训练好后放到 weights 文件夹下\n\n# 调用接口：\n\n## 创建检测器：\n\n```python\nfrom AIDetector_pytorch import Detector\n\ndet = Detector()\n```\n\n## 调用检测接口：\n\n```python\nresult = det.feedCap(im)\n```\n\n其中 im 为 BGR 图像\n\n返回的 result 是字典，result['frame'] 返回可视化后的图像\n\n# 联系作者：\n\n> B站：[https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F470550823](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F470550823)\n\n> CSDN：[https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889)\n\n> AI Studio：[https:\u002F\u002Faistudio.baidu.com\u002Faistudio\u002Fpersonalcenter\u002Fthirdview\u002F67156](https:\u002F\u002Faistudio.baidu.com\u002Faistudio\u002Fpersonalcenter\u002Fthirdview\u002F67156)\n\n> Github：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless)\n\n遵循 GNU General Public License v3.0 协议，标明目标检测部分来源：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fultralytics\u002Fyolov5\u002F\n\n\n","# 本文禁止转载！\n\n\n本文地址：[https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889\u002Farticle\u002Fdetails\u002F112002152](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889\u002Farticle\u002Fdetails\u002F112002152)\n\n# 项目简介：\n使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中。\n\n代码地址（欢迎star）：\n\n[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless\u002Fyolov5-deepsort\u002F](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless\u002Fyolov5-deepsort\u002F)\n\n最终效果：\n![在这里插入图片描述](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSharpiless_Yolov5-Deepsort_readme_613dfff80ef1.png)\n# YOLOv5检测器：\n\n```python\nclass Detector(baseDet):\n\n    def __init__(self):\n        super(Detector, self).__init__()\n        self.init_model()\n        self.build_config()\n\n    def init_model(self):\n\n        self.weights = 'weights\u002Fyolov5m.pt'\n        self.device = '0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'\n        self.device = select_device(self.device)\n        model = attempt_load(self.weights, map_location=self.device)\n        model.to(self.device).eval()\n        model.half()\n        # torch.save(model, 'test.pt')\n        self.m = model\n        self.names = model.module.names if hasattr(\n            model, 'module') else model.names\n\n    def preprocess(self, img):\n\n        img0 = img.copy()\n        img = letterbox(img, new_shape=self.img_size)[0]\n        img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1)\n        img = np.ascontiguousarray(img)\n        img = torch.from_numpy(img).to(self.device)\n        img = img.half()  # 半精度\n        img \u002F= 255.0  # 图像归一化\n        if img.ndimension() == 3:\n            img = img.unsqueeze(0)\n\n        return img0, img\n\n    def detect(self, im):\n\n        im0, img = self.preprocess(im)\n\n        pred = self.m(img, augment=False)[0]\n        pred = pred.float()\n        pred = non_max_suppression(pred, self.threshold, 0.4)\n\n        pred_boxes = []\n        for det in pred:\n\n            if det is not None and len(det):\n                det[:, :4] = scale_coords(\n                    img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()\n\n                for *x, conf, cls_id in det:\n                    lbl = self.names[int(cls_id)]\n                    if not lbl in ['person', 'car', 'truck']:\n                        continue\n                    x1, y1 = int(x[0]), int(x[1])\n                    x2, y2 = int(x[2]), int(x[3])\n                    pred_boxes.append(\n                        (x1, y1, x2, y2, lbl, conf))\n\n        return im, pred_boxes\n\n```\n\n调用 self.detect 方法返回图像和预测结果\n\n# DeepSort追踪器：\n\n```python\ndeepsort = DeepSort(cfg.DEEPSORT.REID_CKPT,\n                    max_dist=cfg.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=cfg.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE,\n                    nms_max_overlap=cfg.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP, max_iou_distance=cfg.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE,\n                    max_age=cfg.DEEPSORT.MAX_AGE, n_init=cfg.DEEPSORT.N_INIT, nn_budget=cfg.DEEPSORT.NN_BUDGET,\n                    use_cuda=True)\n```\n\n调用 self.update 方法更新追踪结果\n\n# 运行demo：\n\n```bash\npython demo.py\n```\n\n# 训练自己的模型：\n参考我的另一篇博客：\n\n[【小白CV】手把手教你用YOLOv5训练自己的数据集（从Windows环境配置到模型部署）](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889\u002Farticle\u002Fdetails\u002F110661862)\n\n训练好后放到 weights 文件夹下\n\n# 调用接口：\n\n## 创建检测器：\n\n```python\nfrom AIDetector_pytorch import Detector\n\ndet = Detector()\n```\n\n## 调用检测接口：\n\n```python\nresult = det.feedCap(im)\n```\n\n其中 im 为 BGR 图像\n\n返回的 result 是字典，result['frame'] 返回可视化后的图像\n\n# 联系作者：\n\n> B站：[https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F470550823](https:\u002F\u002Fspace.bilibili.com\u002F470550823)\n\n> CSDN：[https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889](https:\u002F\u002Fblog.csdn.net\u002Fweixin_44936889)\n\n> AI Studio：[https:\u002F\u002Faistudio.baidu.com\u002Faistudio\u002Fpersonalcenter\u002Fthirdview\u002F67156](https:\u002F\u002Faistudio.baidu.com\u002Faistudio\u002Fpersonalcenter\u002Fthirdview\u002F67156)\n\n> Github：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless)\n\n遵循 GNU General Public License v3.0 协议，标明目标检测部分来源：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fultralytics\u002Fyolov5\u002F","# Yolov5-Deepsort 快速上手指南\n\n本指南基于 YOLOv5 与 DeepSort 算法，实现车辆与行人的实时检测、追踪及计数功能。代码已封装为 `Detector` 类，便于集成到现有项目中。\n\n## 1. 环境准备\n\n### 系统要求\n- **操作系统**: Linux 或 Windows\n- **Python**: 3.8+\n- **GPU**: 推荐 NVIDIA GPU (CUDA 支持)，CPU 亦可运行但速度较慢\n\n### 前置依赖\n请确保已安装以下基础库：\n- `torch` (建议 1.7+)\n- `torchvision`\n- `opencv-python`\n- `numpy`\n- `pillow`\n\n> **国内加速建议**：安装 PyTorch 时推荐使用清华或阿里镜像源。\n> ```bash\n> pip install torch torchvision -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 2. 安装步骤\n\n### 第一步：克隆项目\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless\u002Fyolov5-deepsort.git\ncd yolov5-deepsort\n```\n\n### 第二步：安装依赖\n在项目根目录下安装所需 Python 包（如有 `requirements.txt` 请优先使用）：\n```bash\npip install -r requirements.txt -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n*注：若项目中无 requirements.txt，请手动安装上述“前置依赖”中列出的库。*\n\n### 第三步：准备模型权重\n确保 `weights` 文件夹下存在预训练模型文件 `yolov5m.pt`。\n- 若缺失，可从 [YOLOv5 官方仓库](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fultralytics\u002Fyolov5\u002Freleases) 下载。\n- 国内用户可通过百度网盘或其他国内镜像加速下载后放入 `weights\u002F` 目录。\n\n## 3. 基本使用\n\n### 方式一：运行官方 Demo\n直接运行脚本即可看到车辆和行人的追踪演示效果：\n```bash\npython demo.py\n```\n\n### 方式二：代码集成调用\n将检测器嵌入你自己的 Python 项目中：\n\n**1. 初始化检测器**\n```python\nfrom AIDetector_pytorch import Detector\n\ndet = Detector()\n```\n\n**2. 执行检测与追踪**\n传入一张 BGR 格式的图像（OpenCV 读取格式），获取结果：\n```python\nimport cv2\n\n# 读取图像 (BGR 格式)\nim = cv2.imread('test.jpg')\n\n# 执行检测\nresult = det.feedCap(im)\n\n# 获取可视化后的图像\nvis_frame = result['frame']\n\n# 显示或保存结果\ncv2.imshow('Tracking', vis_frame)\ncv2.waitKey(0)\n```\n\n返回的 `result` 为字典结构，其中 `result['frame']` 包含绘制了检测框、ID 及轨迹的图像。","某智慧园区安保团队需要在出入口监控视频中，实时统计进出车辆与行人数量并追踪其行动轨迹，以优化人流管控策略。\n\n### 没有 Yolov5-Deepsort 时\n- **目标身份丢失**：传统检测算法只能逐帧识别“有人”或“有车”，一旦目标被遮挡或短暂离开画面，重新出现时会被误判为新目标，导致计数严重虚高。\n- **数据缺乏连续性**：无法获取单个目标的完整运动路径，安保人员难以回溯特定可疑人员的行动路线，只能依靠人工肉眼逐帧排查。\n- **开发集成困难**：自行串联检测与追踪模块代码量大，且需手动处理坐标映射和模型推理加速，嵌入现有安防系统耗时数周。\n- **特定场景适配差**：通用模型难以精准区分园区关注的“行人、轿车、卡车”三类目标，误检率高，需大量人工复核。\n\n### 使用 Yolov5-Deepsort 后\n- **稳定持续追踪**：利用 Deepsort 的 ReID 特征匹配能力，即使目标发生短暂遮挡或交叉，Yolov5-Deepsort 也能保持 ID 一致，确保人车计数准确无误。\n- **轨迹可视化清晰**：系统自动为每个目标绘制带编号的运动轨迹线，管理者可直接在监控画面上查看特定目标的完整行进路线，大幅提升溯源效率。\n- **部署便捷高效**：通过封装好的 `Detector` 类接口，开发者仅需几行代码即可调用检测与追踪功能，将原本数周的集成工作缩短至几天甚至几小时。\n- **自定义训练灵活**：支持基于 YOLOv5 架构训练园区专属数据集，精准锁定“行人、轿车、卡车”三类关键目标，显著降低背景干扰带来的误报。\n\nYolov5-Deepsort 通过将高精度检测与鲁棒追踪深度融合，让静态的视频监控升级为可量化、可追溯的智能分析系统。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSharpiless_Yolov5-Deepsort_b6d2c60e.png","Sharpiless",null,"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FSharpiless_7c4868dc.jpg","third-year Ph.D. student | 3D Vision\r\n","Beijing Institute of Technology","Beijing, China","https:\u002F\u002Fsharpiless.github.io\u002Fch","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless",[23,27,31],{"name":24,"color":25,"percentage":26},"Python","#3572A5",99,{"name":28,"color":29,"percentage":30},"Shell","#89e051",0.7,{"name":32,"color":33,"percentage":34},"Dockerfile","#384d54",0.3,1154,172,"2026-04-12T13:50:52","GPL-3.0",3,"Windows, Linux","非必需（代码自动检测，无 GPU 时使用 CPU），若有则需支持 CUDA 的 NVIDIA 显卡，具体显存和 CUDA 版本未说明","未说明",{"notes":44,"python":42,"dependencies":45},"项目基于 YOLOv5 和 DeepSort 实现车辆行人追踪。代码会自动判断是否可用 CUDA，若不可用则切换至 CPU 模式。训练自定义模型需参考作者其他博客教程。运行前需将训练好的权重文件 (.pt) 放入 weights 文件夹。",[46,47,48],"torch","numpy","opencv-python (隐含)",[50,51],"开发框架","图像",[53,54,55,56,57,58],"pytorch","computer-vision","object-detection","object-tracking","yolov5","deepsort",2,"ready","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-16T16:16:52.905256",[64],{"id":65,"question_zh":66,"answer_zh":67,"source_url":68},36113,"在 GPU（如 2080Ti）上运行速度很慢怎么办？","这是因为代码在 demo.py 第 35 行强制设置了帧间等待时间。作者通过 fps 计算出了时间间隔 t，并执行 cv2.waitKey(t)，导致实际刷新时间为“追踪耗时 + t”，从而显得运行缓慢。解决方法是将 demo.py 第 35 行的 waitKey 参数 t 改为 1，即修改为 cv2.waitKey(1)，这样速度可提升至约 17 帧左右。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSharpiless\u002FYolov5-Deepsort\u002Fissues\u002F6",[],[71,81,89,98,106,115],{"id":72,"name":73,"github_repo":74,"description_zh":75,"stars":76,"difficulty_score":39,"last_commit_at":77,"category_tags":78,"status":60},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows 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