Yolo-Detection/yolo+SORT/README.md

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2024-10-23 15:30:46 +08:00
## Yolov5s+SORT(卡尔曼+匈牙利)
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。
#### 代码运行环境:
| 开发环境 | Visual Studio 2022 |
| -------- | -------------------- |
| OpenCV | opencv-4.8.0-windows |
| 调用模型 | YOLOv5s 6.0 |
#### 主要代码设置:
main.py中
![img1](./images/img1.png)
使用到的模型以及检测视频的路径。
![img2](./images/img2.png)
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。