如何利用YOLO V5与DeepSORT算法来提高自动驾驶场景下行人检测的实时性和准确性？

在自动驾驶技术中，行人检测是保障行车安全的关键环节之一。为了提高检测的实时性和准确性，结合YOLO V5模型与DeepSORT算法是当前一种有效的技术手段。YOLO V5是一个实时目标检测系统，能够快速准确地定位和分类图像中的行人。在行人检测的基础上，DeepSORT算法则可以有效地跟踪多个人目标，尤其在处理行人遮挡等问题上展现出其独特的技术优势。

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)

具体到技术实现，首先，使用YOLO V5模型进行行人检测时，可以利用其预先训练好的权重进行快速识别，并获取行人位置的矩形框。YOLO V5的前向传播速度快，能够在极短的时间内处理大量帧图像，非常适合实时性要求高的自动驾驶场景。

随后，将YOLO V5检测到的行人信息作为输入数据，传递给DeepSORT算法进行跟踪。DeepSORT算法不仅基于物体的位置，还结合了深度学习提取的特征来计算相似度，从而在行人之间建立关联，实现连续跟踪。特别是在面对行人遮挡、目标丢失等复杂情况时，DeepSORT的排序机制和状态估计滤波器（如Kalman Filter）能够稳定跟踪，保证行人检测和跟踪的准确性。

最终，通过这种方式，我们能够在一个集成的系统中实现对行人目标的实时检测与准确跟踪，从而为自动驾驶车辆提供关键的信息支持。对于希望深入了解如何在自动驾驶中实施行人检测和跟踪技术的读者，强烈推荐参考《深度学习驱动的行人检测与跟踪：YOLO V5与DeepSORT实战》。该资料不仅详细介绍了YOLO V5和DeepSORT的工作原理和实践应用，还提供了一系列项目案例和解决方案，是掌握这些技术的宝贵资源。

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)