# 基于人车检测的校园出入统计管理系统

**Repository Path**: lx159/Campus_access_statistics_management_system

## Basic Information

- **Project Name**: 基于人车检测的校园出入统计管理系统
- **Description**: @中国石油大学（华东），develop分支为2021未来杯参赛作品主题为【校园出入管理系统】，master分支为2021小学期作品主题为【行人检测系统】
- **Primary Language**: Python
- **License**: GPL-3.0
- **Default Branch**: feature/develop
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2022-10-16
- **Last Updated**: 2022-10-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# yolov5 deepsort 行人 车辆 跟踪 检测 计数

- 实现了 出/入 分别计数。
- 显示检测类别。
- 默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车。
- 检测类别可在 detector.py 文件第60行修改。



## 运行环境

- python 3.6+，pip 20+
- pytorch

第13行和第20行的list_pts_blue和list_pts_yellow即可修改线的位置

```
[x,y]，x越小越靠左，y越小越靠上
蓝和黄的相应坐标是对应的，即蓝的第一个坐标和黄的第一个左边是对应关系
```

注意线不要太细了，不然会出问题



在第65行修改打开的视频



up_count和down_count分别是向上和向下的计数变量



label变量是撞线时所识别出来的类的名称



track_id是该物体的编号



下面两个可以不用

list_overlapping_yellow_polygon是正在撞线的向上走的物体id

list_overlapping_blue_polygon是正在撞线的向下走的物体id



在detector.py文件中的第17行修改权重



在60行修改已有的检测类

原数据中已有人，自行车，汽车，摩托车，公交车，卡车的识别且识别置信度比较高所以可以不用重新训练，用他的权重即可，可以在基础上删掉一些内容如自行车（如人推自行车走可能会down_count+=2）