交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直属于热点研究问题，改进的优化算法不断地被提出。我们以[CCTSDB](https://github.com/csust7zhangjm/CCTSDB)数据集为例，用YOLOV5算法做交通标志识别。中国交通标志检测数据集(CCTSDB，Chinese Traffic Sign Detection Benchmark)由长沙理工大学 综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队制作完成。 目前的标注数据只有三大类：指示标志、禁止标志、警告标志。

激发用户参与解决内容难、互动难困局。短规频营销通常是品牉斱不平台斱联合发起线上运营活劢，围绕某一品牉传播诉求调劢用户积极参不，引导用户在主劢分享、认论、传播，以此帮劣品牉营销俆息在全网范围内觉达目标受众，将用户对内容的积极、正面心理转移到品牌方。 软硬兼施，调劢短视频内容价值与流量价值。品牌方邀请具有一定内容创作能力和用户影响力的PGC/PUGC内容创作者，围绕产品、品牉特性及核心营销诉求制作内容原生的短规频内容，实现内容即广告的内容原生广告模式； 以短规频内容制作为起点，将短规频内容通过算法分至用户，利用大数据分析用户行为，对用户需求迚行深度挖掘，以及短规频分发、内容等斱面迚行敁果评估，

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多摄像机人员跟踪和重新识别（使用视频） 用于“检测/跟踪”和“重新识别”不同摄像机/视频中的个人的简单模型。 介绍 该项目旨在跟踪不同角度的视频中的人。 用于完成此任务的框架分别依靠MOT和ReID来跟踪和重新标识人类的ID。 可以使用YOLO_v3或YOLO_v4来完成跟踪，并且ReID依赖于KaiyangZhou的Torchreid库。 安装 如果您的计算机上未安装 ，请下载 克隆存储库 git clone https : // github . com / samihormi / Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification 创建项目环境 cd Multi - Camera - Person - Tracking - and - Re - Identification conda create

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嵌入式界面，包括系统设置，视频预览等,站在巨人的肩膀上进行相关改动，添加了一些ui，包括网络管理等，暂时没有显示出来。