在自动驾驶场景中，结合YOLO V5和DeepSORT算法，如何实现对行人的高效检测和稳定跟踪？

在自动驾驶领域，对行人的实时和准确检测至关重要。YOLO V5作为一个高效的实时目标检测模型，结合DeepSORT算法，可以显著提升行人的检测和跟踪性能。YOLO V5通过其特征提取和边界框预测，能够快速且准确地定位图像中的行人。而DeepSORT算法则在检测到的行人基础上，进一步通过深度学习特征匹配和状态估计，有效处理行人的遮挡问题，保证跟踪的连续性和稳定性。

参考资源链接：[深度学习驱动的行人检测与跟踪：YOLO V5与DeepSORT实战](https://wenku.csdn.net/doc/61rqb7rsuh?spm=1055.2569.3001.10343)

结合这两种技术的关键在于数据预处理、模型选择、特征提取、以及跟踪算法的设计。首先，确保输入数据的质量，如分辨率和帧率，是提高检测精度的前提。接着，选择预训练的YOLO V5模型进行行人的检测，这个模型能有效处理高帧率视频流中的目标定位。

然后，针对行人检测的结果，应用DeepSORT算法进行跟踪。DeepSORT通过提取的行人特征和状态估计，能够处理复杂场景下的行人遮挡问题，特别是在自动驾驶这种高速动态变化的场景中。需要注意的是，为了应对各种光照和遮挡条件，可能需要对YOLO V5模型进行进一步的微调。

总的来说，利用YOLO V5进行实时的目标检测，并结合DeepSORT算法处理遮挡和跟踪状态估计，可以有效地提升自动驾驶场景中行人的检测和跟踪性能。通过这种深度学习方法，不仅提高了行人检测的准确性，也增强了系统处理实时性的能力，这对于自动驾驶系统的安全和可靠性至关重要。

参考资源链接：[深度学习驱动的行人检测与跟踪：YOLO V5与DeepSORT实战](https://wenku.csdn.net/doc/61rqb7rsuh?spm=1055.2569.3001.10343)