多路视频流 目标检测

多路视频流目标检测可以通过配置文件和代码实现。首先，需要在配置文件中指定多个视频流地址，将其保存在stream.txt文件中，并在yolov5_config.json中导入这个文件。\[1\]然后，通过运行yolov5.py代码，可以实现对这些视频流地址进行目标检测推理的效果。\[2\]

在处理多路视频流时，可能会遇到处理帧的数量和并行处理的问题。对于视频文件，可以通过获取帧率（fps）来控制处理的帧数。对于摄像头视频流，可以使用一些方法来计算帧率。一般来说，电影的帧率是24，电视是25或30。如果输出的视频流帧率是10，也可以满足一些监控的需求。\[3\]

综上所述，通过配置文件和代码，可以实现多路视频流的目标检测，并可以根据需要控制处理的帧数和使用多线程并行处理。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用YOLOv5实现多路摄像头实时目标检测](https://blog.csdn.net/llh_1178/article/details/115075941)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测视频流处理性能优化](https://blog.csdn.net/xie_daicheng/article/details/105474104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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