## 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。