pp-tracking-demo

可参照pp-tracking 理解项目.

PaddleDetection使用版本release-2.3.0

deploy包直接从PaddleDetection项目copy过来使用 deploy/pptracking/python/mot_jde_infer.py 文件做过修改，替换包时请注意该文件的变动

 # 增加钩子，用于实时输出识别数据进行业务判断
out_data = backend.service.output_hook.OutputData()
out_data.id_set = online_ids[0]
out_data.frame_id = frame_id
out_data.save_dir = os.path.join(save_dir, '{:05d}.jpg'.format(frame_id))
out_data.frame_count = frame_count
backend.service.output_hook.hook.handle_notice(out_data)

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)))

注:

Windows环境下，需要手动下载安装cython_bbox ，然后将setup.py中的找到steup.py, 修改extra_compile_args=[’-Wno-cpp’]，替换为extra_compile_args = {'gcc': ['/Qstd=c99']}, 然后运行
```
python setup.py build_ext install
```
在deploy包内可能会出现No module named xxx的错误。

将鼠标放在当前文件夹上，点击右键，找到Mark Directory as，再选择Sources Root点击。
下载对应模型，将其copy到output_inference目录下。
需要安装ffmpeg,并设置环境变量。

web服务说明

当前websocket没有区分哪个链接，故消息是全部通知。

因此，没办法同时多开页面进行查看。确认同一时间只有一个web页面再使用识别服务。

安装说明

服务器部署

安装python3.7
推荐使用miniconda
安装依赖包

pip install -r requirements.txt

运行

项目默认运行在8092端口：

python backend/main.py [--port=8092]
# --port 指定运行时端口号 默认是8092

看到以下输出则代表安装成功：

Server is running: http://192.168.0.18:8092

Docker部署

使用 Dockerfile 构建或者直接 Pull镜像

# dockerfile 构建
docker build -t pp-tracking-demo:latest .

# 运行镜像
docker run -itd --rm -p 8092:8092 --name pp-tracking-demo pp-tracking-demo:latest

# 从 dockerhub pull
docker pull litterguy/pp-tracking-demo:latest

# 运行镜像
docker run -itd --rm -p 8092:8092 --name pp-tracking-demo litterguy/pp-tracking-demo:latest

这里把容器的8091端口映射到了物理机的8092上，但如果你不喜欢映射，去掉run后面的-p 8092:8092 也可以使用docker的IP加8092来访问

litterGuy/pp-tracking-demo

pp-tracking-demo

注:

web服务说明

安装说明

服务器部署

运行

Docker部署