简介 物体检测是计算机视觉的一个大领域，也是计算机视觉在 "野外 "的更重要的应用之一。 物体检测并不像图像分类那样标准化，主要是因为大多数新的发展通常是由个人研究者、维护者和开发者完成的，而不是由大

基于深度学习的高精度红外行人车辆检测识别系统可用于日常生活中或野外来检测与定位红外行人车辆目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的红外行人车辆目标检测识别，另外支持结果可视化

使用DETRAC训练带有v3标注的数据集训练了YOLOv4和Deep SORT模型。我提供了将DETRAC训练图像和v3标注转换为正确格式的脚本，用于训练YOLOv4模型和Deep SORT跟踪模型。

屏幕左上角播放视频，屏幕右上角显示实时识别的效果： https://www.bilibili.com/video/BV1gw411K7VL/

基于YOLOv7算法的高精度实时检测识别系统可用于日常生活中检测与定位多种目标，此系统可完成对输入图片、视频、文件夹以及摄像头方式的目标检测与识别，同时本系统还支持检测结果可视化与导出。

阅读本文章前，默认读者已掌握yolov8的安装部署。 近日由于项目要求，需要获取yolov8识别的结果的标签和目标包围盒，经过研究后，可以通过以下代码获取。

1.实现原理 搭建RTMP流媒体服务器 手机安装推流软件直播推送到流媒体服务器 YOLOv8从RTMP服务器拉流获取,并实现实时目标检测 2.搭建SRS流媒体服务器 安装地址: Build | SRS