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....
YOLOv8/v5作为该系列的最新版本,进一步优化了网络结构,提高了检测速度和精度。 2. ByteTrack ByteTrack是一种基于检测结果的简单而有效的多目标跟踪方法,它利用检测框的相似性进行关联,能够在复杂场景中稳定跟踪多个目标。 二、系统架构 系统主要包括以下几个部分:输入视频流、YOLO检测模型、ByteTrack跟踪模块、UI界面...
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。
本文介绍了一个基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统。该系统结合了最新的深度学习技术和直观的用户界面设计,实现了高效、准确的目标检测与跟踪功能。通过多次实验和测试验证了系统的性能和效果,并展示了其在实际应用场景中的潜力和价值。未来,我们将继续优化算法模型、提升用户界面体验,并拓展更多实际应用...
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...
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。
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。
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 ...