2. 定义PersonTracker类 创建一个PersonTracker类,该类集成了用于检测的YOLOv8和用于跟踪的ByteTracker: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 classPersonTracker:def__init__(self,model_path,result_dir='results/',tracker_config="bytetrack.yaml",conf=0.5,device='cuda:0',iou=0.5,img_siz...
创建一个PersonTracker类,该类集成了用于检测的YOLOv8和用于跟踪的ByteTracker: classPersonTracker:def__init__(self, model_path, result_dir='results/', tracker_config="bytetrack.yaml", conf=0.5, device='cuda:0',iou=0.5, img_size=(720,1...
在ipeline.py中的def run_pipeline中调用。 logger = setup_logger('PersonTrackerLogger', 'tracker.log')
目标跟踪是计算机视觉的另一个重要领域,ByteTracker是一个高效的在线目标跟踪算法。它可以与Yolov8_obb结合,实现端到端的目标检测与跟踪。 工作原理: 检测:Yolov8_obb首先进行目标检测,输出带有旋转框的检测结果。 跟踪:ByteTracker接收这些检测结果,并使用其内部的跟踪算法对每个目标进行持续跟踪。 匹配:在每一帧中,...
通过结合YOLOv8和ByteTracker,您可以有效地在帧之间检测和跟踪人员,提供准确的计数和有价值的洞察。 在计算机视觉领域,实时跟踪和统计人数对于各种应用至关重要,从监控到事件管理。在这篇博客文章中,我们将探讨如何利用YOLOv8和ByteTracker实现准确的人数统计。
以下跟踪算法已经实现,可以通过tracker=tracker_type.yaml实现: BoT-SORT -botsort.yaml ByteTrack -bytetrack.yaml 默认跟踪器为:BoT-SORT Tracking 将训练好的 YOLOv8n/YOLOv8n-seg model加入到不同的跟踪器之中里进行视频流的检测和跟踪。 示例1
目前支持BoT-SORT和ByteTrack两种多目标跟踪算法,默认的目标跟踪算法为BoT-SORT 如果要使用ByteTrack跟踪算法,可以添加命令行参数tracker=bytetrack.yaml 一、VisDrone2019数据集 VisDrone:无人机目标检测和追踪基准数据集。(Detection and Tracking Meet Drones Challenge, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine...
()defplot_image(image:np.ndarray,size:int=12)->None:plt.figure(figsize=(size,size))plt.imshow(image[...,::-1])plt.show()@dataclass(frozen=True)classBYTETrackerArgs:track_thresh:float=0.25track_buffer:int=30match_thresh:float=0.8aspect_ratio_thresh:float=3.0min_box_area:float=1.0mot20...
算法原理和应用:深入探讨了YOLOv8、YOLOv5和ByteTrack算法的工作原理及在目标检测和跟踪任务中的实际应用,让读者理解这些算法如何应对各种挑战。 用户界面设计:利用PySide6开发了既直观又易用的系统界面,提升了系统的操作性和非技术用户的使用体验,增强了系统的实际应用价值。
2.2 ByteTrack算法原理 ByteTrack算法是一个前沿的多目标跟踪方法,它建立在强大的目标检测网络之上,如YOLOv8和YOLOv5,以实现高精度的目标检测。ByteTrack的核心思想在于高效的数据关联策略,它采用了一个创新的关联机制,能够在连续的视频帧中稳定地维持目标的身份,即使在复杂的场景中也不会轻易丢失目标的跟踪。