在单摄像头目标检测的基础上，实现单网络多线程的实时目标检测。
1，应用场景
在安防领域，YOLO的多摄像头实时目标检测应用具有以下特点和优势：
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实时性能： YOLO算法以非常高的速度运行，能够实现实时目标检测。这对于安防系统来说至关重要，因为它允许系统实时监控多个摄像头的视频流，并及时发现异常行为或事件。
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高精度检测： YOLO在目标检测方面具有较高的准确性和精度。它能够快速而准确地检测出视频流中的各种物体，包括人、车辆、动物等。这种高精度检测对于安防应用非常重要，因为它可以帮助系统及时发现潜在的安全威胁或异常情况。
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多摄像头支持： YOLO可以轻松地集成到多摄像头系统中。通过在每个摄像头上部署YOLO模型，安防系统可以同时监控多个区域或角度，从而提高监控范围和覆盖率。
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实时警报和响应： 结合YOLO的实时性能，安防系统可以立即识别出异常情况并触发警报或采取相应的措施。例如，当YOLO检测到入侵者、交通违章行为或其他异常事件时，系统可以立即发出警报，通知相关人员或自动启动相应的安全程序。
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灵活性和可扩展性： YOLO算法灵活且易于定制和扩展，可以根据具体的安防需求进行定制和优化。例如，可以针对特定的场景或目标对象进行模型训练和调整，以提高检测的准确性和适用性。
2，实现方法
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在detect.py同级目录下新建streams.txt文件，每个视频流源单独成行：
本地摄像头填0
USB摄像头填1,2,3…
IP摄像头要根据摄像头类型，按下面格式填写
rtsp://admin（账号）:admin(密码)@ip:端口/（主码流，辅码流之类的）
parser.add_argument('--source', type=str,default='streams.txt', help='source') #单网络多线程 实时检测给出更改后参数配置部分完整代码：
if __name__ == '__main__':parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')#parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam#parser.add_argument('--source', type=str, default='data/video', help='source') # file/folder, 0 for webcam#parser.add_argument('--source', type=str, default='0', help='source') # file/folder, 0 for webcamparser.add_argument('--source', type=str, default='streams.txt', help='source') # file/folder, 0 for webcamparser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos')parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name')parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')opt = parser.parse_args()print(opt)check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))效果
以电脑自带摄像头和一个外接USB摄像头为例。
检测效果图：
3，安防应用（单检测器网络+多视频输入）
