在2022年举办的北京冬奥会上，非常令人震撼的一个表演名为《闪亮的雪花》。舞台上的孩子们举着和平鸽四处奔跑，脚下闪出十分美丽的雪花特效，形成十分唯美的画面。

孩子们脚底下的特效需要由摄像机拍摄并由目标检测算法计算坐标，传给加特效的算法制作特效。虽然这些都是工业级别的开发，但是我们也可以通过目前比较成熟的一些开源技术开发退阶版本。目前目标检测主要有RCNN系列，YOLO系列，SSD等很多算法，考虑到实时性，本文将以YOLO v5算法为例进行目标检测的介绍。

根据视频资料得知，舞台前的摄像机将录制的画面实时传输给服务器，因此可以得知目标检测的输入是视频流。根据GitHub上yolov5部分源码的解读（yolov5/detect.py以及yolov5/utils/dataloaders.py中的LoadStreams类）可以得知，对视频流进行目标识别实际上是利用了多线程和opencv对每一帧进行目标识别，yolo之所以比其它算法速度快是因为它是单阶段的目标检测，只需要提取一次特征即可。因此，视频目标检测的本质还是对每一帧图片进行目标检测，并进行拼接。

目标检测基于卷积神经网络（CNN），需要识别出目标的位置以及种类。一般的目标检测算法使用VGGNet等CNN模型，yolo使用的是谷歌开发的DarkNet自定义架构，但是其仍然拥有卷积层、池化层等一系列CNN的特征（从v3开始取消了池化层，用卷积层减小特征图）。yolo v1将图片划为7x7的grid，每个grid生成两个bounding box，对这些box进行坐标、置信度等计算，最终通过一系列算法去除置信度低的和冗余的box，划分出我们所看到的“框“。利用卷积层和全连接层来进行识别。在后续版本更新中，取消了全连接层，新增加BN层，多次预测增加精度等等。但是万变不离其宗，它和传统CNN是类似的训练方式。

yolo v5目标检测性能尚可，根据官方数据极限可达每秒140帧，速度非常快，其五个版本的mAP 0.5分别在45.7-68.9，准确率中等偏上。而像RCNN等滑动窗口类似暴力法，虽然消耗时间很长但是精度较高。

为了训练模型，事先需要大量拿着和平鸽的孩子的打上标签，制作为数据集供模型训练。但是，舞台大、舞台上的孩子数量多、十分密集，众多的因素会让检测的精度非常差，因此只能称其为退阶版本。但抛开这种情况，在具体生活中其应用还是非常的广泛，例如马路上车辆行人检测，人脸检测等等。