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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， ，
3、config_det.yaml中配置
# 名称随意，不可重复
detect_0:
# scource 设置rtsp流或者图片文件夹
source : rtsp://admin:@192.168.10.18
# 配置检测的模型配置文件
model: /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/config_phone.yaml
4、模型配置文件，
# 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，
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， ，
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，
object_num_min : 5
# 保存检测后的图片的路径，
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，
save_path_original : /home/yaxin/xbank/xbank_poc_test/save_path_original/hands
# 未检测到目标的图片， ，
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，
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，
detect_time : 60
# 判断是否为目标行为的时长，
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，