基于 YOLOv5 + TensorRT 的目标检测与追踪系统 📖 项目简介 本项目是一个基于 YOLOv5 和 TensorRT 的高性能目标检测与追踪系统，集成了海康威视相机（hik_camera）、串口通信（my_serial）和 GUI 界面（ui_design），适用于工业检测、智能监控等场景。
✨ 主要特性 🚀 TensorRT 加速：支持 ONNX 和 TensorRT 引擎，大幅提升推理速度
🎯 YOLOv5 目标检测：高精度实时目标检测
🔍 DeepSORT 目标追踪：多目标持续追踪
📷 海康相机支持：可直接接入海康工业相机
🖥️ 图形界面：基于 PyQt 的可视化操作界面
📹 视频录制：支持检测过程实时录制
📍 定位功能：目标位置信息输出
📁 项目结构
下载 E:. ├── calibration.py # 相机标定模块 ├── config.py # Python 配置文件 ├── deepsortTracker.py # DeepSORT 追踪器实现 ├── hik_camera.py # 海康相机驱动接口 ├── icudaengine.py # TensorRT ICudaEngine 封装 ├── location.py # 目标定位算法 ├── main.py # 主程序入口 ├── my_serial.py # 串口通信模块 ├── onnx_engine.py # ONNX 推理引擎 ├── plan.txt # 项目计划文档 ├── readme.md # 项目说明文档（本文件） ├── requirements.txt # Python 依赖列表 ├── ui_design.py # PyQt 界面设计 ├── utils.py # 通用工具函数 ├── video_recorder.py # 视频录制模块 └── yolov5Detector.py # YOLOv5 检测器封装 🔧 环境配置 系统要求 操作系统：Windows 10/11
Python 版本：3.8（推荐）
CUDA 版本：11.x 或 12.x（根据 TensorRT 版本）
显卡：NVIDIA GPU（支持 CUDA）
下载 python my_serial.py 📦 核心模块说明 模块 功能描述 yolov5Detector.py YOLOv5 检测器封装，支持 ONNX 和 TensorRT 推理 deepsortTracker.py DeepSORT 多目标追踪算法实现 TRTEngine.py TensorRT 推理引擎，提供高性能推理接口 hik_camera.py 海康相机 SDK 封装，支持实时视频流采集 ui_design.py PyQt5 图形界面，可视化检测结果 video_recorder.py 视频录制模块，支持检测画面保存 location.py 目标定位算法，输出坐标信息 my_serial.py 串口通信，用于与下位机交互 🎮 使用说明 图形界面操作 运行 python ui_design.py 启动界面
选择相机源（本地相机/海康相机/视频文件）
加载模型（YOLOv5 权重或 TensorRT 引擎）
点击"开始检测"
检测结果实时显示，支持截图和录制
📧 联系方式 如有问题或建议，请联系项目维护者。
最后更新：2026年4月1日