基于Deep SORT的行人检测Web服务器部署与使用指南

项目概述

本文将详细介绍如何部署和使用基于Deep SORT算法的实时行人检测Web服务器系统。该系统能够处理RTSP视频流，实现高效的行人检测与追踪功能，并通过Web界面提供服务。

系统架构

该系统采用多线程架构设计，主要包含以下核心组件：

1. 实时追踪模块(RealTimeTracking)：负责从RTSP流中读取视频帧
2. Redis缓存：作为中间数据存储层，提高系统鲁棒性
3. Flask Web服务：提供API接口和视频流服务

这种架构设计有效解决了网络丢包问题，保证了系统的稳定性。

环境准备

硬件要求

• 支持CUDA的NVIDIA显卡(推荐)
• 至少4GB显存

软件依赖

• Python 3.7
• Redis数据库
• Flask框架
• OpenCV
• PyTorch深度学习框架
• python-dotenv环境管理工具

安装指南

1. 首先确保系统已安装Redis服务
2. 创建Python虚拟环境并激活
3. 安装所需Python包：

   pip install flask opencv-python torch python-dotenv
   

系统运行与API使用

启动服务

执行rtsp_webserver.py脚本启动Web服务

API接口说明

系统提供以下主要API端点：

1. 控制追踪服务

• 端点：/run
• 方法：GET
• 参数说明：

参数名	取值	说明
run	1/0	1启动追踪服务，0停止服务
camera_stream	RTSP链接	有效的RTSP视频流地址

2. 获取视频流

• 端点：/
• 方法：GET
• 返回：实时行人检测视频流

使用示例

1. 启动追踪服务：

   127.0.0.1:8888/run?run=1
   

2. 停止追踪服务：

   127.0.0.1:8888/run?run=0
   

3. 更换摄像头源：

   • 首先停止当前服务
   • 然后使用新RTSP地址启动服务

技术特点

1. 多线程处理：采用线程处理视频流读取，有效应对网络丢包
2. Redis缓存：使用内存数据库作为中间缓存，提高系统响应速度
3. 轻量级Web服务：基于Flask框架，部署简单，资源占用低
4. 实时性能：结合Deep SORT算法，实现高效行人检测与追踪

常见问题解决

1. RTSP连接失败：检查网络连接和RTSP地址有效性
2. Redis连接错误：确保Redis服务已启动并正确配置
3. GPU内存不足：可尝试降低视频分辨率或使用CPU模式

性能优化建议

1. 对于多路视频流，建议部署多个服务实例
2. 在高负载场景下，可考虑使用Redis集群
3. 根据硬件配置调整视频解码参数

总结

本文详细介绍了基于Deep SORT的行人检测Web服务器系统的架构、部署和使用方法。该系统结合了深度学习算法和高效的Web服务技术，为实时视频分析应用提供了可靠的解决方案。通过简单的API接口，用户可以方便地集成到各种监控和分析系统中。