YOLOv8+deepsort

YOLOv8+deepsort是一个用于目标检测和跟踪的神经网络模型。YOLOv8是一个基于深度卷积神经网络的目标检测算法，它可以同时实现高准确度和高速度的检测。而deepsort则是一个基于深度学习的目标跟踪算法，它可以在多个视频帧之间跟踪同一目标。

将YOLOv8和deepsort结合使用可以实现对视频中多个目标的实时跟踪，因为YOLOv8可以在每个视频帧中检测出所有的目标，然后通过deepsort算法进行目标跟踪，从而实现对目标的准确追踪。

相关问题

yolov8+deepsort

Yolov8+DeepSort是一种目标检测和跟踪算法，它结合了YOLOv4（You Only Look Once）和DeepSORT（Deep Learning-based Object Tracking）两个算法。YOLOv4是一个高效的目标检测算法，能够实现快速的实时检测，而DeepSORT则是一个基于深度学习的目标跟踪算法，能够在视频流中对目标进行精确的跟踪。通过将这两个算法结合起来，Yolov8+DeepSort能够实现高效、精确的目标检测和跟踪，可以应用于视频监控、智能交通等领域。

YOLOv8+DeepSORT多目标车辆跟踪

### 使用YOLOv8和DeepSORT实现多目标车辆跟踪

#### YOLOv8：革命性的车辆检测
YOLOv8 是一种先进的实时物体检测模型，在速度和准确性方面表现出色。该模型能够快速识别图像中的车辆，并提供精确的位置信息[^1]。

#### DeepSORT：增强型目标跟踪算法
DeepSORT 基于SORT（简单在线实时跟踪），通过引入深度学习技术来提高目标跟踪的效果。它不仅保持了SORT的高效性，还增强了跨帧间目标一致性，确保即使在遮挡或其他复杂情况下也能稳定跟踪目标[^3]。

#### 实现方法概述
为了实现多目标车辆跟踪，通常会结合YOLOv8进行初步的对象检测，随后利用DeepSORT完成后续的轨迹预测与身份管理：

- 加载预训练好的YOLOv8权重文件。
- 设置DeepSORT所需的参数，比如最大丢失次数、匹配阈值等。

- **数据处理流程**
- 对每一帧输入图片执行YOLOv8推理操作获取当前时刻所有可能存在的车辆边界框及其置信度分数。
- 将这些检测结果传递给DeepSORT模块作为新观测值更新现有轨迹状态；对于未被任何已知轨迹关联的新出现对象，则创建新的轨迹实例。

- **输出展示**
- 经过上述两步之后即可得到带有唯一ID编号以及历史运动路径记录的各个车辆实体信息列表。
- 可视化部分可以采用OpenCV库绘制矩形标注出各辆车所在位置并附加相应标签显示其ID号。

import cv2
from ultralytics import YOLO
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort

# 初始化YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 创建DeepSORT实例
tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=2)

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头或读取视频文件

while True:
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    results = model(frame)[0].boxes.data.cpu().numpy()[:, :4]

    detections = []
    for bbox in results:
        x1, y1, x2, y2 = map(int, bbox)
        confidences = [float(confidence)] * len(results)
        class_ids = [0] * len(results)  # 这里假设只关心类别为'car'
        
        detection = Detection(bbox=bbox.tolist(), confidence=max(confidences), class_id=int(class_ids))
        detections.append(detection)

    tracks = tracker.update_tracks(detections, frame=frame)

    for track in tracks:
        if not track.is_confirmed():
            continue
        
        track_bbox = track.to_tlbr()
        id_num = str(track.track_id)

        label = f'{id_num}'
        (label_width, label_height), baseline = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, 2)
        cv2.rectangle(frame, (int(track_bbox[0]), int(track_bbox[1])-(label_height+baseline)), 
                      (int(track_bbox[0])+label_width, int(track_bbox[1])), (255, 255, 255), cv2.FILLED)
        cv2.putText(frame, label, (int(track_bbox[0]), int(track_bbox[1])-2),
                    cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (0, 0, 0), 2)

        cv2.rectangle(frame, (int(track_bbox[0]), int(track_bbox[1])),
                      (int(track_bbox[2]), int(track_bbox[3])), (255, 255, 255), 2)

    cv2.imshow("Tracking", frame)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key & 0xFF == ord('q'):
        break

cv2.destroyAllWindows()