项目代码

README.md

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-# mindspore_yolo
+## 一、关键demo介绍
+- yolov5_distince.py :基于yolov5社交距离
+- yolov5_flask.py :基于yolov5+flask 网页端实现
+- yolov5_flask_distince.py :基于yolov5+flask+社交距离 网页端实现
+- camera.py :基于yolov5+deepsort（目标跟踪）+Flask Video Streaming实现浏览器打开摄像头 进行目标跟踪
 
-随着人工智能和大数据的发展，任一方面对自动化工具有着一定的需求，在当下疫情防控期间，使用mindspore来实现yolo模型来进行目标检测及语义分割，对视频或图片都可以进行口罩佩戴检测和行人社交距离检测，来对公共场所的疫情防控来实行自动化管理。
+## 二、安装与使用
+
+#### 1、部署环境
+pip install -r requirements.txt
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+#### 2、运行（无flask版本）
+>python xxx.py --source xxx
+
+xxx.py :指"一"中代码文件
+
+xxx :指视频路径（自备视频文件）
+
+#### 3、运行（含flask版本）
+- 在根目录下的app.py 修改from yolov5_flask import Camera 的包名（根据自己需求，这里采用yolov5_flask.py）
+    - 在浏览器使用摄像头就用：from camera import Camera
+- 运行:flask run
+- 浏览器访问:http://127.0.0.1:5000/index即可
+
+如果你有好的想法，欢迎发issue，或者参与本开源项目。