为什么不能在ontimer中用killtimer终止?

基于YOLOv5和DeepSort算法实现的目标追踪（源码+模型+权重+测试视频）（一键运行）

基于DeepSORT算法和YOLOv5 的目标跟踪实现。DeepSORT是一种强大的多目标跟踪算法，结合YOLOv5 的目标检测能力，可以实现高效准确的实时目标跟踪。 基于 YOLOV5 和 DeepSort 的目标追踪算法是一种结合了目标检测和运动预测的方法，用于在视频中实现多目标跟踪。 YOLOV5 是一种目标检测算法，它能够从视频帧中检测出目标对象，并给出其位置信息。具体来说，YOLOV5 通过将视频分解成多幅图像并逐帧执行，能够识别出每帧中的目标对象，并为其分配标签。 DeepSort 是基于 SORT 的目标跟踪算法的改进版。它从 SORT 演变而来，使用卡尔曼滤波器预测所检测对象的运动轨迹，并使用匈牙利算法将它们与新的检测目标相匹配。DeepSort 还整合了外观信息，从而提高 SORT 的性能，这使得在遇到较长时间的遮挡时，也能够正常跟踪目标，并有效减少 ID 转换的发生次数。 在基于 YOLOV5 和 DeepSort 的目标追踪算法中，首先使用 YOLOV5 对视频帧进行目标检测，然后使用 DeepSort 对检测到的目标进行跟踪。

可直接运行，人工智能-项目实践-车辆行人追踪和计数-使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数

可直接运行，Yolov5 deepsort inference，使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数，代码封装成一个Detector类，更容易嵌入到自己的项目中

基于Pytorch+YOLOv5+SlowFast实现的视频流实时动作检测算法-支持多目标的跟踪检测源码+项目说明.zip

面向视频流场景的多目标实时动作检测，项目使用 Pytorch + YOLOv5 + SlowFast 算法实现。

目标跟踪算法-使用yolov7+deepsort开发的多目标跟踪算法-训练+推理+项目源码+教程.zip

目标跟踪算法_使用yolov7+deepsort开发的多目标跟踪算法_训练+推理+项目源码+教程

YOLOv5结合DeepSORT的实时车流人流跟踪与数量统计项目（含可运行代码和详细配置指南）

提供一套开箱即用的车辆与行人多目标追踪及计数系统，基于YOLOv5目标检测模型和DeepSORT多目标跟踪算法实现。包含完整Python源码、预训练权重yolov5m.pt、测试视频test.mp4、环境依赖文件requirements.txt以及清晰的中文使用说明txt文档。项目结构规范，模块划分明确：detector.py负责检测，tracker.py封装跟踪逻辑，main.py为入口脚本，datasets.py支持自定义数据加载，general.py和plots.py等辅助工具函数均已集成。所有代码已在本地环境验证通过，无需修改即可运行，适配主流GPU/CPU平台。支持对视频流或本地MP4文件进行实时分析，输出带ID标注的追踪画面，并在界面右上角动态显示车辆与行人累计数量。适用于本科毕业设计、人工智能课程大作业或智能交通方向入门实践，助教审核通过，难度适中，注释充分，便于理解算法流程与工程落地细节。