YOLOv5-DeepSORT行人计数项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

yolov5-deepsort-pedestrian-counting/
├── README.md
├── requirements.txt
├── person_count.py
├── weights/
│   └── yolov5s.pt
├── deep_sort/
│   ├── __init__.py
│   ├── deep_sort.py
│   └── ...
├── yolov5/
│   ├── __init__.py
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── ...
└── ...

• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖文件。
• person_count.py: 项目的启动文件。
• weights/: 存放预训练模型权重文件的目录。
• deep_sort/: DeepSORT跟踪算法的实现目录。
• yolov5/: YOLOv5目标检测算法的实现目录。

2. 项目的启动文件介绍

person_count.py

person_count.py 是项目的启动文件，主要负责加载模型、进行目标检测和跟踪，并统计行人数量。以下是该文件的主要功能模块：

• 模型加载: 加载YOLOv5和DeepSORT模型。
• 视频处理: 读取视频流或摄像头输入。
• 目标检测: 使用YOLOv5进行行人检测。
• 目标跟踪: 使用DeepSORT进行行人跟踪。
• 行人计数: 统计视频中出现的行人数量。

3. 项目的配置文件介绍

配置参数

在 person_count.py 中，可以通过命令行参数进行配置，以下是一些关键的配置参数：

• --weights: 指定YOLOv5模型的权重文件路径，默认为 weights/yolov5s.pt。
• --img-size: 指定输入图像的尺寸，默认为 960。
• --conf-thres: 目标检测的置信度阈值，默认为 0.4。
• --iou-thres: 非极大值抑制的IOU阈值，默认为 0.5。
• --classes: 指定要检测的类别，默认为 [0]，即只检测行人。
• --agnostic-nms: 是否使用类别无关的非极大值抑制，默认为 False。
• --augment: 是否使用数据增强进行推理，默认为 False。
• --sort: 是否启用DeepSORT跟踪，默认为 True。

通过这些配置参数，可以灵活地调整模型的行为，以适应不同的应用场景。

---

以上是基于开源项目 YOLOv5-DeepSORT行人计数 的详细使用教程。希望这份文档能帮助你快速上手并使用该项目。