多摄像头实时物体追踪与计数项目推荐
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mu/Multi-Camera-Live-Object-Tracking 项目基础介绍
本项目是一款基于Python语言的开源多摄像头实时物体追踪与计数系统。项目利用了YOLO v4、Deep SORT等先进的目标检测和追踪算法，并使用Flask框架进行网络服务搭建。该系统支持利用IP摄像头进行异步处理，并可在云服务器上部署运行。项目的主要编程语言是Python，同时使用了HTML作为辅助开发语言。
核心功能
- 多摄像头支持：系统支持接入多个IP摄像头，实现多场景的实时监控。
- 物体检测与追踪：采用YOLO v4算法进行物体检测，Deep SORT算法进行物体追踪，确保高效准确的追踪效果。
- 实时计数：系统能够实时统计视野中的物体数量，并根据不同类别进行统计。
- 数据记录：记录每小时的物体计数数据，包括总计数和类别计数。
- 云服务器部署：项目可在云服务器上部署，便于远程访问和管理。
最近更新的功能
- 增强的追踪算法：优化了Deep SORT算法的参数设置，提高了车辆追踪的准确性。
- 性能提升：提升了系统处理多个视频流的性能，增加了处理高分辨率视频流的能力。
- 用户体验改善：改进了系统的用户界面和交互设计，使得操作更为直观便捷。
- 错误处理：增强了系统的错误处理能力，提高了系统的稳定性和可靠性。
通过这些更新，项目不仅在性能上得到了提升，而且在用户体验上也进行了优化，使得这款多摄像头实时物体追踪与计数系统更加成熟和可靠。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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