yolov5deepsort检测车流量

yolov5-deepsort是一个基于yolov5和Deep Sort算法的项目，用于目标检测和目标跟踪。它可以应用于车流量统计。在该项目中，yolov5-deepsort的源码可以在以下链接中找到：[1]。该项目的目录结构包括deep_sort文件夹（包含目标跟踪相关代码）、weights文件夹（存放yolov5检测模型）、demo.py（用于读取视频并进行目标追踪）、objdetector.py（封装了一个目标检测器，用于检测视频中的物体）和objtracker.py（封装了一个目标追踪器，用于追踪检测到的物体）[2]。

在Deep Sort算法的配置文件deep_sort.yaml中，保存了一些重要的参数。其中，REID_CKPT是特征提取权重的目录路径，MAX_DIST是最大余弦距离，用于级联匹配，MIN_CONFIDENCE是检测结果的置信度阈值，NMS_MAX_OVERLAP是非极大抑制阈值，MAX_IOU_DISTANCE是最大IOU阈值，MAX_AGE是最大寿命，即经过一定帧数没有追踪到该物体时，将该轨迹删除，N_INIT是最高击中次数，如果达到该次数，将由不确定态转为确定态，NN_BUDGET是最大保存特征帧数，超过该帧数将进行滚动保存[3]。

因此，使用yolov5-deepsort可以检测和跟踪车辆，从而实现车流量的统计。