车辆跟踪及测距
该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目，主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。
该项目使用了 YOLOv5目标检测算法和 DeepSORT
目标跟踪算法，以及一些辅助工具和库，可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪！
yolov5 deepsort 行人/车辆（检测 +计数+跟踪+测距+测速）
实现了局域的出/入 分别计数。
显示检测类别，ID数量。
默认是 南/北 方向检测，若要检测不同位置和方向，需要加以修改
可在 count_car/traffic.py 点击运行
默认检测类别：行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车、船。
检测类别可在 objdetector.py 文件修改。
目标跟踪
YOLOv5是一种流行的目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。
YOLOv5采用了一种新的架构，可以在保持高准确性的同时提高检测速度。
在本文中，我们将介绍如何使用YOLOv5_deepsort算法来进行船舶跟踪和测距
