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YOLO8行人统计系统

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2024-04-23 17:18:01

YOLO9rrr

100积分


交付物: 源码包
    商家已实名认证
  • 分享者:编程学习园***
  • 访问次数:   24 次
  • 源码数量:   1 套
  • 通过比率:   100%
  • 活跃于:   三个月前
  • TEL:   15*******62
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.net
  • 51aspx源码必读.txt[4KB]
  • find_region_and_exec.py[2KB]
  • people_count.py[8KB]
  • from.jpg[11KB]
  • video.mp4[19.5MB]
  • yolo8+多目标跟踪算法 应用实现.pdf[5.12MB]
  • yolo8多目标跟踪统计环境配置指导手册.pdf[1.2MB]
  • 最新Asp.Net源码下载.url[123B]

源码介绍

源码参数

  • 源码类别:【行业软件】
  • 源码类型:C/S
  • 适合人群: 高手研究
  • 授权类型:共享版
  • 开发语言:Python
  • 数据库:无数据库
  • 源码大小:76.97MB
  • 相关网址: 【免费浏览】
  • 源码指数:
  • 完整度:
  • QQ图片20231223115734.jpg
  • 水印介绍2.jpg
  • 水印介绍1.jpg
  • `@8OGXGHYG_PK6$5S7GM(AI.jpg
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  • Aspx.Query.CodeImageQueryModel
  • Aspx.Query.CodeImageQueryModel
  • Aspx.Query.CodeImageQueryModel
  • Aspx.Query.CodeImageQueryModel
  • Aspx.Query.CodeImageQueryModel

一、源码描述
YOLO8行人统计系统

二、功能介绍
 yolov8行人统计 yolov8多目标跟踪算法实现的人流量统计
[hot]传统的基于yolo和多目标跟踪算法的跟踪计数都是把区域(线)的位置写固定,把视频文件写固定,换一个视频画面基本就不能检测了,本系统有文件选择GUI界面,支持用户根据自己待检测的视频划定区域,然后进行跟踪检测。
区域你来定!文件你来选!实现了单道双向人流量分别计数
[1]源码有非常详细的注释,手把手教会yolo8的追踪计数功能,该项目教程可拓展至其它越界统计计数,比如车辆计数,车辆禁停闯入统计……
[2]8页的环境配置文档,不用担心配置不好环境,跟着文档来
[3]详细的技术实现讲解文档,不仅仅是源码有注释,还附带文档解析yolo8结合多目标跟踪算法一步步实现行人,车辆跟踪统计
提醒:这里直接使用YOLO官方提供的在coco数据集上训练好的原始模型,无需自己训练,无数据集
特别注意:本项目非成品软件,需要按照环境配置文档配置python环境源码运行

三、注意事项
1.运行该项目先要pip 安装 requirements.txt中的包哦(仔细查看 requirements.txt中的内容,禁止直接 pip install -r requirements.txt)。确保自己的环境中有这些必要的依赖(推荐使用anaconda为项目单独创建一个虚拟环境,python==3.10)
2.配置好运行环境之后,运行find_region_and_exec.py文件,运行该py文件会弹出文件选择窗口,在此窗口选择要进行跟踪检测的视频文件(仅支持.mp4 .avi .mov且视频编码正确的视频),然后程序会播放该视频,敲击键盘空格键,视频会暂停播放并进入编辑界面,然后就可以在画面上划定区域了。按照下面的步骤进行区域划定:
        1 鼠标左键点击选点
        2 选两个点之后(两个点自动连线),自动退出编辑页面,然后等待一段时间系统自动弹窗
特别注意:运行find_region_and_exec.py进入编辑页面,在视频中选两个点连线之后,程序会自动退出,此时不是程序有bug,相反程序是在正常执行,等待一段时间之后又会弹窗显示,此时才是按照画的线统计人流量。
3.目标跟踪是建立在目标检测的基础之上,非常耗费算力,有gpu一定要用gpu推理,特别注意:如果没有英伟达显卡,视频或者摄像头实时推理速度会很慢很慢,但是如果有显卡推理速度还是很慢,检查自己的环境pytorch是不是装成了cpu版本的,要安装成gpu版本的torch推理速度才会快
4.推理速度非常慢,如何加速。有以下几点优化建议:(1)有gpu要用gpu推理(2)加载更小的yolo8模型(yolo8n、8s、8m、8l、8x模型权重依次增大,检测精度依次增高,推理速度依次减慢,速度与精度不可兼得)(3)替换追踪算法,
yolo8中内置了byte-tacker与BoT-Sort两个多目标检测算法,这两个算法与经典的Sort、DeepSort相比检测精度高,但检测速度不如这两个经典算法。可以考虑替换yolo8内置的目标跟踪算法为DeepSort算法或者Sort算法,但要权衡检测速度与精度互相矛盾的问题.
5.如何提高检测精度、跟踪精度:加载更大的yolo8模型(yolo8n、8s、8m、8l、8x模型权重依次增大,检测精度依次增高,但速度与精度不可兼得);yolo8中内置了byte-tacker与BoT-Sort两个多目标检测算法,Bot-Sort算法精度更高
#python版本不强制要求,但最好为3.10
#cpu环境与gpu环境根据自己有无英伟达显卡选择
#cpu环境(若虚拟环境中无pytorch,ultralytics底层自动依赖下载cpu版本的torch,如对项目的检测速度有要求请安装gpu版本的torch)
ultralytics==8.0.170
onnx==1.14.1
onnxruntime==1.15.1
#gpu环境(这里安装的是gpu版本的torch,请到pytorch官网复制与你的英伟达显卡驱动所支持的cuda版本对应的安装命令,下面以cuda 11.8为例给出示例命令)
# pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 (先在环境中下载好gpu版本的torch,再安装ultralytics)
# pip3 install ultralytics==8.0.170

责任编辑:coderbest

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