本课程对DeepSOCIAL论文和项目做复现实战。DeepSOCIAL使用YOLOv4+SORT多目标跟踪+社交距离估计（采用逆透视映射）对视频中的行人做社交距离风险评估，以抑制疫情传播。

该项目提供了获取目标检测器输出信息后开发衍生CV应用的实际案例，采用把目标检测器编译成动态链接库并封装Python接口，并把检测、跟踪和评估结果绘图（如热力图融合原图）的可视化技术。值得学习和借鉴之处良多。

本课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，并对DeepSOCIAL原理和代码做详细解读。

课程包括：实践篇、原理篇和代码解析篇。

Ÿ  实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的DeepSOCIAL项目实践操作步骤演示，对原DeepSOCIAL项目代码进行一定改造和补充；

Ÿ  原理篇中讲解了匈牙利算法、卡尔曼滤波器的原理，并解读了SORT和DeepSOCIAL论文；

Ÿ  代码解析篇中对DeepSOCIAL的代码逐个文件进行详细讲解。