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YOLO (You Only Look Once) 是一个流行的目标检测算法#xff0c;它能够在图像中准确地定位和识别多个物体。
本项目是基于 YOLO 算法的目标跟踪系统#xff0c;它将 YOLO 的目标检测功能与目标跟踪技术相结合#xff0c;实现了实时的多目标跟…多目标追踪实例分割目标检测
YOLO (You Only Look Once) 是一个流行的目标检测算法它能够在图像中准确地定位和识别多个物体。
本项目是基于 YOLO 算法的目标跟踪系统它将 YOLO 的目标检测功能与目标跟踪技术相结合实现了实时的多目标跟踪。
在 目标追踪语义分割目标检测项目中主要做了以下工作 目标检测利用 YOLO 算法进行目标检测识别图像或视频中的各种物体并确定它们的位置和类别。 目标跟踪j通过使用跟踪算法如卡尔曼滤波器、光流法等对检测到的目标进行跟踪以实现目标在视频序列中的持续跟踪。 实例分割:对目标检测后的目标进行mask做到实例分割
跟踪算法大集合 deepsort: 深度学习框架下的追踪算法可以有效地处理遮挡、尺度变化和外观变化等问题。 通过深度特征提取和匹配能够在复杂场景下实现高准确度的目标追踪。 strongsort: 具有较强的鲁棒性和稳定性对于复杂背景和光照变化的环境有较好的适应能力。 在处理大量目标时能够保持较高的追踪质量。 ocsort: 基于外观特征的追踪算法对目标外观的描述准确度较高适用于需要精确目标识别的场景。 在多目标追踪时能够有效地区分不同目标并保持稳定的追踪状态。 bytetrack: 采用了高效的特征提取和匹配策略具有较快的处理速度和较低的计算成本。 在资源受限的环境下能够提供良好的追踪性能适用于嵌入式和移动设备等场景。 botsort: 具有较好的可扩展性和灵活性可以根据具体需求进行定制和优化。 在复杂多变的追踪场景中能够通过参数调整和模型配置进行有效适配提供高度定制化的追踪解决方案。 优越性
实时性能优化针对目标跟踪系统的实时性能进行优化使其能够在实时视频流中高效地进行目标检测和跟踪。
姿态估计 人体关键点检测通过图像或视频数据识别并定位出人体的关键点例如头部、肩膀、手肘、手腕、膝盖、脚踝等关键部位的位置。通常使用的是基于深度学习的关键点检测算法 多目标处理实现了多目标跟踪功能能够同时跟踪并管理多个目标并在复杂场景下保持良好的跟踪性能。 应用场景将 Y项目应用于实际场景如智能监控、自动驾驶、无人机跟踪等领域验证其在实际应用中的效果和可靠性。
代码部署
requirements,txt列表优选Linux环境成功运行的包兼容性能良好。并且将yolov8.pt 和yolov8_seg.pt。放在根目录下。或者直接运行脚本也会在线下载权重文件
_libgcc_mutex0.1main
_openmp_mutex5.11_gnu
absl-py2.0.0pypi_0
beautifulsoup44.12.2pypi_0
boxmot10.0.43dev_0
ca-certificates2023.08.22h06a4308_0
cachetools5.3.2pypi_0
certifi2023.7.22pypi_0
cfgv3.4.0pypi_0
charset-normalizer3.3.2pypi_0
contourpy1.1.1pypi_0
cycler0.12.1pypi_0
cython3.0.5pypi_0
dataclasses0.6pypi_0
distlib0.3.7pypi_0
filelock3.13.1pypi_0
filterpy1.4.5pypi_0
fonttools4.43.1pypi_0
ftfy6.1.1pypi_0
future0.18.3pypi_0
gdown4.7.1pypi_0
gitdb4.0.11pypi_0
gitpython3.1.40pypi_0
google-auth2.23.4pypi_0
google-auth-oauthlib1.0.0pypi_0
grpcio1.59.2pypi_0
identify2.5.31pypi_0
idna3.4pypi_0
importlib-metadata6.8.0pypi_0
importlib-resources6.1.0pypi_0
joblib1.3.2pypi_0
kiwisolver1.4.5pypi_0
lapx0.5.5pypi_0
ld_impl_linux-642.38h1181459_1
libffi3.4.4h6a678d5_0
libgcc-ng11.2.0h1234567_1
libgomp11.2.0h1234567_1
libstdcxx-ng11.2.0h1234567_1
loguru0.7.2pypi_0
markdown3.5.1pypi_0
markupsafe2.1.3pypi_0
matplotlib3.7.3pypi_0
ncurses6.4h6a678d5_0
nodeenv1.8.0pypi_0
numpy1.24.4pypi_0
oauthlib3.2.2pypi_0
opencv-python4.8.1.78pypi_0
openssl3.0.11h7f8727e_2
packaging23.2pypi_0
pandas2.0.3pypi_0
pillow10.1.0pypi_0
pip23.3py38h06a4308_0
platformdirs3.11.0pypi_0
pre-commit3.5.0pypi_0
protobuf4.25.0pypi_0
psutil5.9.6pypi_0
py-cpuinfo9.0.0pypi_0
pyasn10.5.0pypi_0
pyasn1-modules0.3.0pypi_0
pyparsing3.1.1pypi_0
pysocks1.7.1pypi_0
python3.8.18h955ad1f_0
python-dateutil2.8.2pypi_0
pytz2023.3.post1pypi_0
pyyaml6.0.1pypi_0
readline8.2h5eee18b_0
regex2023.10.3pypi_0
requests2.31.0pypi_0
requests-oauthlib1.3.1pypi_0
rsa4.9pypi_0
scikit-learn1.3.2pypi_0
scipy1.10.1pypi_0
seaborn0.13.0pypi_0
setuptools68.0.0py38h06a4308_0
six1.16.0pypi_0
smmap5.0.1pypi_0
soupsieve2.5pypi_0
sqlite3.41.2h5eee18b_0
tabulate0.9.0pypi_0
tensorboard2.14.0pypi_0
tensorboard-data-server0.7.2pypi_0
thop0.1.1-2209072238pypi_0
threadpoolctl3.2.0pypi_0
tk8.6.12h1ccaba5_0
torch1.7.0pypi_0
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tqdm4.66.1pypi_0
typing-extensions4.8.0pypi_0
tzdata2023.3pypi_0
ultralytics8.0.146pypi_0
urllib32.0.7pypi_0
virtualenv20.24.6pypi_0
wcwidth0.2.9pypi_0
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wheel0.41.2py38h06a4308_0
xz5.4.2h5eee18b_0
yacs0.1.8pypi_0
yolox0.3.0pypi_0
zipp3.17.0pypi_0
zlib1.2.13h5eee18b_0你只需要输入以下指令即可配置好环境 conda create --name yolo_track --file requiremnts.txt目标检测运行
运行脚本
$ python examples/track.py --yolo-model yolov8n # bboxes onlypython examples/track.py --yolo-model yolo_nas_s # bboxes onlypython examples/track.py --yolo-model yolox_n # bboxes onlyyolov8n-seg # bboxes segmentation masksyolov8n-pose # bboxes pose estimation
目标跟踪
目标跟踪 脚本
$ python examples/track.py --tracking-method deepocsortstrongsortocsortbytetrackbotsortReID 模型
在追踪过程中一些跟踪方法结合外观描述和运动信息。对于那些使用外观描述的方法你可以根据自己的需求从 ReID 模型库中选择一个 ReID 模型。这些模型可以通过 reid_export.py 脚本进一步优化以满足你的需求。
$ python examples/track.py --source 0 --reid-model lmbn_n_cuhk03_d.pt # lightweightosnet_x0_25_market1501.ptmobilenetv2_x1_4_msmt17.engineresnet50_msmt17.onnxosnet_x1_0_msmt17.ptclip_market1501.pt # heavyclip_vehicleid.pt...结果展示
下文展示了具体的视频实现效果
qq1309399183视频展示链接
