yolov5目标检测与社交距离监测实践指南

**一、关键demo介绍** 1. **yolov5_distince.py** 这个脚本演示了如何利用YOLOv5模型进行社交距离检测。YOLOv5是一种流行的实时目标检测系统，以其高准确性和快速性而闻名。在此脚本中，它被扩展以计算并监测目标之间的距离，判断是否满足社交距离的要求。此类应用尤其适用于当前疫情期间，帮助管理人员监控公共场合中人们的距离以预防病毒传播。 2. **yolov5_flask.py** 此脚本展示了如何使用Flask框架将YOLOv5模型集成到Web应用程序中，实现在线的目标检测功能。Flask是一个轻量级的Web应用框架，通过它可以快速构建和部署Web服务。在该脚本中，YOLOv5模型被嵌入到一个Flask应用中，允许用户通过网页上传图片或视频流进行实时目标检测。 3. **yolov5_flask_distince.py** 结合了YOLOv5模型的高精度目标检测和Flask框架的Web服务功能，以及社交距离的检测。这个脚本能够通过网页端接收视频流或图片，检测画面中的人体目标，并计算目标间的距离，帮助进行社交距离的监控。 4. **camera.py** 此脚本演示了如何结合YOLOv5模型、DeepSORT算法以及Flask Video Streaming来实现在浏览器中打开摄像头并进行目标跟踪的功能。DeepSORT是一种高效的目标跟踪算法，特别适合处理目标在场景中移动的情况。结合Flask的视频流功能，可以实现在Web浏览器中实时显示跟踪结果。 **二、安装与使用** 1. **部署环境** 在使用这些脚本之前，首先需要安装项目所需的依赖库。这可以通过使用pip包管理器来完成，具体命令为`pip install -r requirements.txt`。这条命令会从`requirements.txt`文件中读取所有必需的库和框架，并安装相应的最新版本，为运行脚本做好准备。 2. **运行（无flask版本）** 对于那些不含Flask功能的脚本，可以通过Python的命令行运行它们。执行命令的格式为`python xxx.py --source xxx`。这里，`xxx.py`指的是上文介绍的关键脚本之一，而`xxx`是用户需要指定的视频源路径，用户需要根据实际情况替换为自己的视频文件路径。 **三、标签** 该资源的标签为`flask 目标检测`，表示资源与这两个技术领域紧密相关。其中，Flask标签指向了Web开发的范畴，而目标检测则代表了使用YOLOv5模型进行图像识别和数据提取的过程。 **四、压缩包子文件的文件名称列表** 列表中仅提供了"obj-detection-master"这一个名称，它可能指的是压缩包中的一个文件夹或者主项目目录。该目录应当包含yolov5模型的源代码、脚本文件、依赖库列表（即requirements.txt文件）、和可能的其他辅助文件或文档。 在进行实际开发和应用时，应详细阅读每个脚本的注释和文档，以确保正确理解每个参数和函数的使用方法。此外，对于初次接触YOLOv5和Flask的开发者来说，可能需要先对这两个技术有一定的了解，特别是对YOLOv5的训练、配置和Flask的基础应用开发有一定的掌握。