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typora-copy-images-to: ./images
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## Yolov5s+SORT(卡尔曼+匈牙利)
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利用目标跟踪对检测框进行预测的技术，对目标检测任务进行加速，在yolov5检测的帧之间穿插使用卡尔曼滤波进行目标检测框的预测，减少对模型的调用，实现目标检测帧率提升的目的。
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#### 代码运行环境：
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| 开发环境 | Visual Studio 2022 |
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| OpenCV | opencv-4.8.0-windows |
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| 调用模型 | YOLOv5s 6.0 |
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#### 主要代码设置：
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main.py中
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使用到的模型以及检测视频的路径。
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模型的调用频率设置，设置为3表示帧率为3的倍数时进行模型的目标检测，其他时候使用预测的目标框。
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