基于深度学习的行人车辆检测与跟踪系统

现在主流的深度学习主要是在linux系统下实现的，需要繁琐的安装和配置，对于新人来说很是苦恼，相信很多人都经历过这样的过程，因此， 开发一款能够直接在windows系统上运行的深度学习软件对于很多轻量级商业应用很有必要。他们需要的是能够直接使用成果，并不关注其中的运行机制，但同时也希望能够训练自己的检测和识别模型，因为用户的使用领域可能会发生变化，正是基于这一出发点，开发了一款基于深度学习的行人车辆检测跟踪软件。

主要功能有：

1、摄像头视频数据读取及实时显示

2、图像中行人、车辆自动识别

3、视频中行人、车辆自动识别

4、图像中行人、车辆自动识别结果保存

5、视频中行人、车辆自动识别结果保存

6、图像中行人、车辆计数

7、视频中行人、车辆计数

8、用户自定义数据类型训练数据标注

9、预训练模型（包括VOC、COCO）

10、基于迁移学习的其它类型识别模型训练

11、多GPU训练支持

12、二次开发接口

可以看到，除了常规的检测识别外，还具有跟踪和计数功能。

目前以行人和车辆识别为主要目标，但具有模型迁移学习训练功能，可以实现用户自定义目标的检测。

最后来张demo版效果图。

欢迎同行沟通交流，qq：316237774