基于YOLO与Deepsort的实时多目标跟踪，旨在利用C++实现多目标跟踪系统

cmake_minimum_required(VERSION 2.6)# 指定最低的 CMake 版本。 project(yolosort)# 指定项目名称。 list(APPEND CUDA_NVCC_FLAGS "-std=c++11")# 添加编译 CUDA 代码时的标志，指定使用 C++11 标准。 set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++0x")# 设置 C++ 编译器标志，指定使用 C++0x（这个标志已经过时，推荐使用 -std=c++11） set(ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS /home/zg/lib_zg/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.11.0/include()) set(ONNXRUNTIME_LIBS /home/zg/lib_zg/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.11.0/lib/libonnxruntime.so /home/zg/lib_zg/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.11.0/lib/libonnxruntime_providers_cuda.so /home/zg/lib_zg/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.11.0/lib/libonnxruntime_providers_shared.so /home/zg/lib_zg/onnxruntime-linux-x64-gpu-1.11.0/lib/libonnxruntime_providers_tensorrt.so ) find_package(PkgConfig REQUIRED) pkg_check_modules(OPENCV REQUIRED opencv4>=4.6.0) include_directories(${OPENCV_INCLUDE_DIRS}) link_directories(${OPENCV_LIBRARY_DIRS}) add_definitions(-std=c++11)# 添加预定义宏，指定使用 C++11 标准 add_definitions(-DAPI_EXPORTS)# 添加预定义宏 API_EXPORTS。 option(CUDA_USE_STATIC_CUDA_RUNTIME OFF)# 设置 CUDA 使用动态链接的运行时库。 set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)# 设置 C++ 标准为 C++11。 set(CMAKE_BUILD_TYPE Release)# 设置构建类型为 Release。 find_package(CUDA REQUIRED)# 查找 CUDA 包。 set(CUDA_NVCC_PLAGS ${CUDA_NVCC_PLAGS};-std=c++11;-g;-G;-gencode;arch=compute_53;code=sm_53)# 设置 CUDA 编译标志 if(WIN32) enable_language(CUDA) endif(WIN32)# 设置 Windows 下使用 CUDA： include_directories("/usr/include/eigen3")# 包含 Eigen3 头文件目录。 include_directories(/usr/local/cuda/include) link_directories(/usr/local/cuda/lib64) include_directories(/usr/local/TensorRT-8.4.3.1/include) link_directories(/usr/local/TensorRT-8.4.3.1/lib/)# 包含 CUDA 头文件和 TensorRT 头文件目录，以及链接到 CUDA 和 TensorRT 库的目录。 include_directories( ${CUDA_INCLUDE_DIRS} ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ${PROJECT_SOURCE_DIR}/deepsort/include) aux_source_directory(${PROJECT_SOURCE_DIR}/deepsort/src SRC_DIR) # 将 deepsort 库源文件添加到 SRC_DIR 变量中。 # ===== deepsort ===== 创建 deepsort 库动态库 add_library(deepsort SHARED ${SRC_DIR}) target_link_libraries(deepsort ${CUDA_LIBS} ${OPENCV_LIBRARIES} cudart nvinfer nvonnxparser pthread)# 链接 deepsort 库所需的库。 # ===== ===========yolo ========================== include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolo/include)#包含 yolo 库的头文件目录。 set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11 -Wall -Ofast -Wfatal-errors -D_MWAITXINTRIN_H_INCLUDED") cuda_add_library(yolo_infer SHARED ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolo/src/preprocess.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolo/src/yololayer.cu ${PROJECT_SOURCE_DIR}/yolo/src/yolo_lib.cpp)# 创建 yolo_infer 库，其中包含 CUDA 文件和普通 C++ 文件。 target_link_libraries(yolo_infer nvinfer cudart ${OPENCV_LIBRARIES} pthread) # 链接 yolo_infer 库所需的库。 #====== img_caption，加入图像描述 =========== include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/img_caption/include ${ONNXRUNTIME_INCLUDE_DIRS}) aux_source_directory(${PROJECT_SOURCE_DIR}/img_caption/src ICSRC_DIR) add_library(img_caption SHARED ${ICSRC_DIR}) target_link_libraries(img_caption ${ONNXRUNTIME_LIBS} ${OPENCV_LIBRARIES}) # ===== main ============================== aux_source_directory(${PROJECT_SOURCE_DIR}/src M_SRC_DIR)#将主程序源文件添加到 M_SRC_DIR 变量中。 include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include)#包含主程序的头文件目录。 add_executable(yolosort ${M_SRC_DIR})#创建主程序可执行文件。 target_link_libraries(yolosort ${OPENCV_LIBRARIES} nvinfer cudart yolo_infer deepsort img_caption pthread)#链接主程序所需的库。 #*********************yolosort_video**************************** aux_source_directory(${PROJECT_SOURCE_DIR}/src_video VIDEO_SRC_DIR) include_directories(${PROJECT_SOURCE_DIR}/include) add_executable(yolosort_video ${VIDEO_SRC_DIR}) target_link_libraries(yolosort_video ${OPENCV_LIBRARIES} nvinfer cudart yolo_infer deepsort img_caption pthread)#链接主程序所需的库。 if(UNIX) add_definitions(-O2 -pthread) endif(UNIX) set(CMAKE_CXX_FLAGS "-std=c++0x") # CMake 文件用于构建一个包含主程序 yolosort 和两个共享库 deepsort 和 yolo_infer 的项目，该项目依赖于 OpenCV、CUDA 和 TensorRT。