1、主程序运行main.py文件
2、main.py文件中args加载检测配置文件config_det.yaml，为了保证路径没问题，请设置绝对路径
3、config_det.yaml中配置
    detect_0:                                                       # 名称随意，不可重复
        source : rtsp://admin:@192.168.10.18                        # scource   设置rtsp流或者图片文件夹
        model: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/config_phone.yaml   # 配置检测的模型配置文件

4、模型配置文件，config_检测名称.yaml

    # load model file

    # 模型的绝对路径
    model: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/model_file/yolov5_XXX.onnx 
    # 设置cache，不用更改                       
    model_cache: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/tensort_cache/yolov5_XXX.trt                  

    # label and bbox message set

    # 模型检测中需要的参数 
    model_parameter:

        # 使用gpu检测                                                                        
        device : gpu 
        # 检测模型训练时的标签名列表，标签名顺序需要跟训练时候分配数据集时候的顺序一致，不用更改                                                                           
        label_names:  ["Keypad","hands","keyboard", "mouse","phone"] # model labels 
        # 检测到的类别中需要挑选出来的目标            
        compara_label_names:  ["hands","phone"]  
        # 是否对挑选出来进行推理的目标进行其标签框之间关系进行推理，如果不需要就设置成FALSE，默认不用更改                                              
        compara_relevancy: 'overlap' # 'in_bbox'   
        # 需要的参数                                             
        relevancy_para : 0
        # 设置检测出来的目标过滤的置信度                                                                      
        confidence : 0.2  
        # 统计检测到的目标最低数量，不需要统计则设置为False   
        object_num_min : 5       

    # 保存检测后的图片的路径，不保存使用False 
    save_path : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/save_path/hands 
    # 检测到的图片的原始图片的路径，不保存使用False                           
    save_path_original : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/save_path_original/hands  
    # 未检测到目标的图片，不保存设置为False，默认保存      
    test_path : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/test_save_path/hands 
    # 检测到的目标的图片是否保存检测信息为xml标注信息，不保存设置为False 
    save_annotations :  False  

    # 保存检测到目标的视频片段
    # save videos
    # 视频保存路径，
    save_videos : /home/xbank/xbank_poc_test_use/video_save_path/person

    # 检测中时长的判断
    # detect time set
    # 保存的长视频的时长，单位为s
    detect_time : 60
    # 判断是否为目标行为的时长，单位为S
    detect_time_small : 5
    # 在单位时长中，判定为目标行为的目标信息在总检测信息中的比例
    detect_ratio : 0.9                 

5、使用本地环境
    conda activate fastdeploy
    修改过配置文件后，运行Python main.py