【源码】基于百度飞桨的多目标行人追踪系统

项目简介

本项目是基于百度飞桨（PaddlePaddle）构建的多目标行人追踪系统，借助PaddleDetection框架达成高效且精准的多目标行人检测与追踪。该系统可用于单镜头和多镜头场景，能在多种复杂环境下识别并追踪行人，适用于安防监控、智能交通等领域。

项目的主要特性和功能

1. 多目标行人检测：依托PaddleDetection框架，支持Faster R - CNN、YOLOv3等多种先进检测算法，可高效识别图像或视频中的多个行人目标。
2. 实时追踪：能实时追踪检测到的行人目标，即便目标被遮挡或场景复杂，也能保持稳定追踪效果。
3. 高精度识别：经百度官方数据集测试，识别精度高达72.542%，可满足多数实际应用场景需求。
4. 跨平台支持：支持Windows 10操作系统，提供可脱机执行的exe文件，便于在不同设备上部署使用。
5. 可视化界面：前端UI采用PyQt5开发，提供友好用户界面，方便操作和查看检测结果。

安装使用步骤

环境配置

• 操作系统：Windows 10
• Python版本：3.7.10
• PaddlePaddle - GPU版本：2.1.0
• CUDA版本：10.2
• cuDNN版本：7.6.5

安装依赖

使用提供的environment.yaml或requirement.txt文件，通过conda或pip安装项目所需的所有依赖包。

运行项目

1. 下载项目源码并解压。
2. 进入项目目录，运行main.py文件启动系统。
3. 在PyQt5界面中加载图像或视频文件，系统将自动进行多目标行人检测与追踪。

模型训练与优化

1. 若需自定义模型训练，可参考项目提供的训练脚本和配置文件，调整训练参数和数据集路径。
2. 使用PaddleDetection提供的评估工具，实时监控模型性能，并根据评估结果进行模型优化。

注意事项

1. 建议安装PaddlePaddle的GPU版本，以充分利用GPU计算资源，提升检测和追踪效率。
2. 训练或测试模型时，确保数据集路径配置正确，避免因路径错误导致运行失败。
3. 目前系统仅支持Windows 10操作系统，其他操作系统暂不支持。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】