yolov7各种跟踪器

YOLOv7 各类跟踪器实现及比较
1. 基本概念
YOLOv7作为一种高效的目标检测框架，在实际应用中通常需要配合不同的跟踪算法来完成多目标跟踪的任务。常见的跟踪方法有SORT (Simple Online and Realtime Tracking)，DeepSORT, 和 StrongSORT等。
2. SORT 实现
SORT是一种简单而有效的在线实时多对象追踪算法，它通过卡尔曼滤波预测物体位置并利用匈牙利算法匹配当前帧中的边界框与上一时刻的状态估计值。对于YOLOv7而言，可以直接将检测到的结果输入给SORT进行处理[^2]。
from sort import Sort
tracker = Sort()
detections = yolo_v7.detect(image) # 获取YOLOv7的检测结果
tracks = tracker.update(detections)

3. DeepSORT 实现
相比于SORT，DeepSORT引入了外观特征描述子用于解决长期遮挡情况下ID切换的问题。该方法先计算每一对候选框之间的相似度得分，再结合运动模型来进行最终的身份分配决策。当应用于YOLOv7时，能够显著提高复杂场景下的稳定性和准确性。
import numpy as np
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort

deepsort = DeepSort(max_age=30)

for frame in video_frames:
detections = yolo_v7.detect(frame)
tracks = deepsort.update_tracks(detections, frame=frame)

for track in tracks:
if not track.is_confirmed():
continue

bbox = track.to_ltrb() # 获得边界框坐标
id = track.track_id # 对象唯一标识符

4. StrongSORT 实现
StrongSORT进一步增强了DeepSORT的功能，特别是在大规模人群监控场合下表现优异。其核心改进在于采用了更强大的Re-ID网络（如OSNet），并且优化了数据关联策略以适应更高密度的人群流动情况。针对YOLOv7的应用，可以通过集成StrongSORT获得更好的跨摄像头跟踪效果[^3]。
from strong_sort.strong_sort import StrongSORT

reid_model_path = "path/to/reid/model"
strongsort = StrongSORT(reid_weights=reid_model_path,
max_dist=0.2,
min_confidence=0.3,
nms_max_overlap=1.0,
max_iou_distance=0.9,
max_age=30,
n_init=3)

while True:
image = get_next_frame_from_video_stream()
bboxes_xywh = []
confidences = []

results = yolo_v7.detect(image)
for result in results:
box = result['box']
score = result['score']

x_c, y_c, w, h = int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]-box[0]), int(box[3]-box[1])
obj = [x_c, y_c, w, h]

bboxes_xywh.append(obj)
confidences.append(score.item())

outputs = strongsort.update(np.array(bboxes_xywh), confidences, image.copy())

性能对比分析

速度: 如果只考虑纯速度的话，SORT是最优的选择因为它最轻量级；但是随着环境变得越来越复杂，比如存在大量遮挡或者快速移动的对象，则可能会出现较多误判。
精度: DeepSORT由于加入了深度学习提取出来的表观特征作为辅助信息源，因此可以在一定程度上缓解上述问题带来的影响，从而提高了整体定位精度。
鲁棒性: StrongSORT凭借先进的Re-ID技术和改良后的逻辑判断机制，在面对极端条件时展现出了更强健的表现力，尤其适合部署于大型公共场所的安全防范系统之中。