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,...
2、将yolov8预测的目标信息传入到ByteTrack类中进行处理 ByteTrack类初始化了如下几个参数: frame_id = 0 # 表示第零帧 track_buffer = 30 track_thresh = 0.6 #表示高分框阈值 match_thresh = 0.8 #指派问题的算法Jonker-Volgenant algorithm的阈值,当代价大于match_thresh时才会分配 det_thresh = 0.7 #初始...
为此,我们使用 BYTETrack,可在 Supervision包中访问sv.ByteTrack。 Video with Tracking IDs #ultralytics import numpy as np import supervision as sv from ultralytics import YOLO model = YOLO("yolov8n.pt") tracker = sv.ByteTrack() box_annotator = sv.BoundingBoxAnnotator() label_annotator = sv....
这一步是跟踪流程的基础,确保了后续步骤可以在准确检测的基础上进行;(2)对于数据关联,即如何在连续帧中维持目标的身份不变,本文选用的ByteTrack算法通过关联每一个检测框来实现高效跟踪。具体来说,ByteTrack算法优化了传统跟踪算法中的关联策略,即使在目标被遮挡或临时消失后再次出现时,也能准确地重新识别并继续跟踪,...
物体检测不足以执行速度估计。为了计算每辆车行驶的距离,我们需要能够跟踪它们。为此,我们使用 BYTETrack,可在 Supervision pip 包中访问。 代码语言:javascript 复制 ...# initialize tracker byte_track=sv.ByteTrack()...forframeinframe_generator:results=model.infer(frame)[0]detections=sv.Detections.from_inf...
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 代码语言:javascript 复制 from ultralyticsimportYOLO# Load a model model=YOLO("yolov8n.pt")# load an official detection model ...
本文将详细介绍一个基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统,展示其高效性和广泛应用潜力。 一、系统背景与需求 随着城市化进程的加快和数字技术的迅速发展,对多目标检测计数与跟踪技术的需求日益增长。传统的目标检测与跟踪方法在处理复杂场景时往往力不从心,而深度学习技术的兴起为这一领域带来了革命性...
tracker_config: "resources/config/bytetrack.yaml"训练参数的设置。 model_path: "resources/models/yolov8m.pt"模型的设置。( (2) log_params.yaml 日志文件的设置 在uils中 logger.py的def setup_logger中设置。 在ipeline.py中的def run_pipeline中调用。
YOLO(You Only Look Once)系列以其高速和准确性在目标检测领域占据重要地位,而ByteTrack则以其强大的跟踪性能脱颖而出。本文将引导您如何将这两者结合,构建一个强大的实时多目标检测与跟踪系统。 一、技术背景 1. YOLOv8/v5 YOLO是一种基于深度学习的实时目标检测算法,通过单次前向传播即可同时预测图像中多个目标...
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。