本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

基于YOLOv5+DeepSort的车辆跟踪完整代码，关于代码运行介绍和调试运行的效果可见本人博客https://wuxian.blog.csdn.net/article/details/124602633，内附环境配置教程，敬请参考

追踪微流体中的液滴是一项具有挑战性的任务。选择一种工具来分析一般的微流体视频以推断物理量会遇到困难。这个 最先进的物体探测器算法You Only Look Once（YOLO）和 对象跟踪算法简单在线和具有深度关联度量的实时跟踪（DeepSORT）可定制用于液滴识别和跟踪。 定制包括培训YOLO和DeepSORT网络，以识别和 跟踪感兴趣的对象。我们训练了几个YOLOv5和YOLOv7模型 用于微流体实验视频中液滴识别和跟踪的DeepSORT网络。我们比较了液滴跟踪应用程序的性能 YOLOv5和YOLOv7在训练时间和分析给定问题的时间方面 跨各种硬件配置的视频。尽管最新的YOLOv7是10% 速度更快，只有RTX 3070上较轻的YOLO型号才能实现实时跟踪 Ti GPU机器，由于 DeepSORT算法。这项工作是YOLOv5和 在训练时间和推理时间方面，带有DeepSORT的YOLOv7网络 用于微流体液滴的定制数据集。

yolov5_deepsort成功运行，基于python。里面包含了两个模型和测试视频，及测试视频的结果，可以直接运行，版本已经对应好。

yolov5+deepsort追踪

项目名称是“来往行人检测跟踪计数”，GUI界面可以统计显示来回经过的行人数量。 基于YOLOv5+deepsort+pyqt5GUI界面行人跟踪计数系统设计源码+模型+操作说明+数据集 附有详细运行操作说明，按照一步步来就可以了。 模型是yolov5行人检测模型，提供的有人形检测数据集+训练代码，可以自己训练模型。 当然也可以训练出车辆检测模型，对车辆进行检测跟踪计数，换下模型即可。 【备注】有相关使用问题，可以留言或者私信于我，有问必答！

YOLOv5-deepsort 车辆行人目标跟踪，代码以配置好，下载后配置环境就可以使用，包括有训练好的YOLOv5车辆行人检测模型，并附上了测试视屏，并可绘制出目标 的运动轨迹，有使用说明可以参考，目标类别名为person，car，用于检测和跟踪车辆行人 https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502

DeepSORT算法流程分析.md

yolov4-deepsort 使用YOLOv4，DeepSort和TensorFlow实现的对象跟踪。 YOLOv4是一种先进的算法，它使用深度卷积神经网络来执行对象检测。 我们可以将YOLOv4的输出输入这些对象检测到Deep SORT（带有Deep Association Metric的简单在线和实时跟踪）中，以创建一个高度精确的对象跟踪器。 关于对象的对象跟踪器的演示 汽车上的对象跟踪器演示 入门 首先，请通过Anaconda或Pip安装适当的依赖项。 我建议使用GPU的人使用Anaconda路由，因为它可以为您配置CUDA工具包版本。 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov4-cpu # Tensorflow GPU conda env create -

Yolov5_DeepSort车辆检测和跟踪，包含车辆数据集和训练好的YOLOv5车辆检测权重，代码配置好环境后可直接使用