yolo_tracking测试视频时有目标框，连接海康监控实时测试时出不来目标框

理解了，你在使用yolo_tracking进行测试时，在测试视频中能看到目标框，但连接到海康监控实时测试时却无法显示目标框。这可能是由于以下几个原因导致的：

1. 监控设备兼容性问题：确保你使用的海康监控设备与yolo_tracking兼容。有些监控设备可能不支持特定的视频流格式或协议，导致无法正确显示目标框。

2. 流媒体配置问题：检查一下你的流媒体配置是否正确。确保你已经正确设置了流媒体服务器的IP地址、端口号和流媒体协议。

3. 流媒体权限问题：确保你在连接到海康监控实时测试时具有足够的权限来访问视频流和显示目标框。有时候，需要特定的账户或权限来实现这个功能。

4. 软件版本问题：检查一下你所使用的yolo_tracking和海康监控软件的版本是否兼容。有时候，软件更新可能会导致功能不一致或兼容性问题。

如果你已经排除了以上可能的问题，但仍然无法解决，我建议你联系yolo_tracking和海康监控的技术支持团队，他们将能够提供更具体的帮助和指导。

相关问题

yolo_tracking-3.0测试视频有目标框，连接摄像头测试就没有目标框，如何修改

如果在YOLO Tracking-3.0版本的连接摄像头测试中没有目标框显示，可能是由于以下原因导致：

1. 摄像头连接问题：首先，请确保摄像头已正确连接并且可以正常工作。可以尝试使用其他摄像头或在不同的设备上进行测试，以确认摄像头本身是否存在问题。

2. 模型参数配置：检查一下在连接摄像头测试时是否正确配置了模型参数。确保指定了正确的模型权重文件和配置文件，以及适当的类别标签文件。

3. 检测阈值调整：尝试降低检测阈值，以确保目标被正确检测到并显示出目标框。可以尝试在配置文件中修改`conf_thres`参数（检测阈值），将其设置为较低的值。

4. 显示设置：检查代码中的显示设置部分，确保目标框的绘制代码没有被注释或错误地配置。确保绘制框的代码在每一帧图像上都被执行。

如果以上方法仍然无法解决问题，可能需要进一步检查代码和调试，以确定具体原因。可以查看官方文档或参考其他开发者的经验来获得更详细的指导和解决方案。

yolo_tracking复现

yolo_tracking是基于YOLOv4的目标跟踪算法，需要先完成YOLOv4的训练和推理。具体步骤如下：

1. 下载YOLOv4的代码和预训练权重

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights

2. 修改darknet/cfg/yolov4.cfg文件，将最后一层的classes和filters修改为目标类别数和anchors数

3. 编译darknet

make

4. 进行训练

./darknet detector train <path to .data file> <path to .cfg file> <path to pre-trained weights>

5. 进行推理

./darknet detector test <path to .data file> <path to .cfg file> <path to trained weights> <path to image file>

6. 在YOLOv4的基础上实现目标跟踪，可以使用deep_sort或者SORT算法进行跟踪。