yolov5+deeport+rknn实现目标追踪

### 使用 YOLOv5 和 DeepSort 结合 RKNN 实现目标跟踪 YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，而 DeepSort 则是一种强大的多目标跟踪算法。两者结合可以实现实时的目标检测与跟踪功能。引入 RKNN（Rockchip Neural Network），则进一步增强了模型在边缘计算设备上的性能表现。 以下是关于如何使用 YOLOv5、DeepSort 和 RKNN 来实现目标跟踪的具体方法： #### 1. 安装依赖库 为了运行此项目，需安装必要的 Python 库以及配置环境。通常情况下，这些工具包包括但不限于 OpenCV、NumPy、Torch 等。具体命令如下所示： ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此外，还需要下载预训练权重文件并将其放置于指定目录下[^1]。 #### 2. 配置 YOLOv5 模型 加载已有的 YOLOv5 检测模型或者自定义训练好的版本。可以通过修改 `model.py` 文件中的路径参数来完成这一操作。例如，在初始化部分设置好 `.pt` 格式的权值位置。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load weights_path = 'yolov5s.pt' device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights_path, map_location=device) model.eval() ``` 上述代码片段展示了如何加载官方发布的轻量级模型 yolov5s 的过程[^2]。 #### 3. 整合 DeepSort 跟踪模块 创建一个名为 Tracker 的类实例化对象用于管理轨迹信息更新逻辑。该组件负责接收来自 YOLO 提供的边界框数据作为输入源，并返回带有唯一 ID 编号的结果集列表形式输出给后续处理阶段调用。 ```python from deep_sort.utils.parser import get_config from deep_sort.deep_sort import DeepSort cfg_deep = get_config() cfg_deep.merge_from_file("deep_sort/configs/deep_sort.yaml") deepsort_tracker = DeepSort( cfg_deep.DEEPSORT.REID_CKPT, max_dist=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=cfg_deep.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE, nms_max_overlap=cfg_deep.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP, max_iou_distance=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_AGE, n_init=cfg_deep.DEEPSORT.N_INIT, nn_budget=cfg_deep.DEEPSORT.NN_BUDGET, use_cuda=True ) ``` 这里我们按照默认配置文件设置了各项超参数值范围以便适应大多数实际应用场景需求[^3]。 #### 4. 导出至 RKNN 格式 最后一步就是利用 Rockchip SDK 工具链把整个流水线打包转换成为适合 ARM 架构处理器执行效率更高的二进制格式程序包。这一步骤极大地提高了推理速度同时降低了功耗水平非常适合应用于 IoT 设备端侧推断场合当中去。 ```python from rknn.api import RKNN rknn = RKNN() # Load Pytorch model print('--> Loading model') ret = rknn.load_pytorch(model=model, input_size_list=[[3, 640, 640]]) if ret != 0: print('Load Pytorch model failed!') exit(ret) # Build model print('--> Building model') ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt', pre_compile=False) if ret != 0: print('Build model failed!') exit(ret) # Export RKNN model print('--> Exporting model to .rknn format') ret = rknn.export_rknn('./yolo-deepsort.rknn') if ret != 0: print('Export .rknn file failed!') exit(ret) ``` 以上脚本实现了从原始 pytorch checkpoint 向最终可移植性强的小体积 binary blob transformation pipeline 自动构建流程自动化简化工作流设计思路。 --- ###