dets =self.predict(raw_frame)# 更新后的跟踪器updated_tracks = []# 遍历活跃的跟踪器fortrackintracks_active:iflen(dets) >0:# 根据最大IOU更新跟踪器,先去explain.ipynb中看一下MAX用法best_match =max(dets, key=lambdax:self.iou(track['bboxes'][-1], x['bbox']))# 找出dets中与当前跟踪...
BoT-SORT - 模型文件为botsort.yaml,默认使用,不需要配置。 ByteTrack - 模型文件为bytetrack.yaml。 以下代码演示了使用 cv2 加载视频文件,并逐帧识别图片中的物体,然后每识别一帧,就显示到桌面中。 from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载自己训练的物体识别模型 model = YOLO('detect/train3/weight...
Ultralytics框架同时支持BoT-SORT跟踪器(见引文3)和ByteTrack跟踪器(见引文4)进行跟踪。 ByteTrack跟踪器:提供准确性和速度之间的平衡,降低计算复杂度。它可能无法像BoT-SORT跟踪器那样处理遮挡和相机运动。 BoT-SORT跟踪器:与ByteTrack跟踪器相比,提供了更好的跟踪准确性和稳健性,尤其是在具有遮挡和相机运动的挑战...
基于YOLOv8目标检测算法和ByteTrack 车辆跟踪算法来完成车流量统计任务,整体流程如下:(1)车辆检测阶段。循环读取视频帧, YOLOv8 算法检测出视频帧中道路上所有车辆。(2)车辆跟踪阶段。将前一阶段的检测结果输入到ByteTrack 跟踪算法中,关联前后帧的检测框,输出跟踪框和身份 ID。(3)车流量统计。 在视频帧中设置虚拟...
shell 复制代码 yolo track model=yolov8n.pt source=test.avi show=True save=True 如果要使用ByteTrack跟踪算法,可以添加命令行参数tracker=bytetrack.yaml。 下面的视频是使用BoT-SORT算法的跟踪效果,效果还是不错的。 YOLOv8目标检测+BoT-SORT目标跟踪 ...
除了目标检测外,YOLOv8还支持多种多目标跟踪算法,包括BoT-SORT和ByteTrack。默认的目标跟踪算法为BoT-SORT,使用方式如下: yolo track model=yolov8n.pt source=test.avi show=True save=True 若要使用ByteTrack跟踪算法,只需在命令行参数中添加tracker=bytetrack.yaml即可。 三、YOLOv8的模型部署 YOLOv8的另一个...
results = model.track("./input/20240608-212555.mp4", show=True, tracker="bytetrack.yaml") # with ByteTrack 1. 2. 3. 4. 5. 6. 运行报错 AI检测代码解析 /home/diyun/anaconda3/envs/pytorch_gpu/bin/python /home/diyun/work/python_project/24_0608_yolov8_SS928/ultralytics/yolov8_pride...
轨迹追踪:通过对比连续帧中目标物体的位置变化,使用追踪算法(如DeepSORT、ByteTrack等)来追踪目标物体的轨迹。 绘制轨迹:将追踪到的目标轨迹绘制在视频帧上,以便可视化展示。 代码示例 以下是一个简化的代码示例,展示了如何使用YOLOv8和ByteTrack实现目标轨迹追踪: python from ultralytics import YOLO import cv2 # ...
目录安装 Ultralytics训练模型验证预测 & 识别导出追踪图像分割提取分类姿势识别轨迹生成 Ultralytics YOLOv8 是备受好评的实时目标检测和图像分割模型,主要功能是物体识别、分割图片物体、分类、姿态识别和跟踪等。Ultralytics 支持使用 CPU、GPU 进行训
目标跟踪算法:除了检测之外,还需要跟踪算法来保持对同一辆车的连续追踪,从而准确计数。常用的跟踪算法有DeepSORT、ByteTrack等。 自定义检测区域:允许用户在视频帧中划定感兴趣区域(Region of Interest, ROI),只对这些区域内的车辆进行计数。 技术栈 编程语言:通常使用Python。