yolov8行人跟踪

YOLOv8是一种用于目标检测和跟踪的深度学习模型，它是YOLO（You Only Look Once）系列模型的最新版本。YOLOv8通过将图像分成不同的网格单元，并在每个单元中预测目标的边界框和类别，实现了实时的目标检测和跟踪。

以下是YOLOv8行人跟踪的一般步骤：
1. 数据准备：收集包含行人的图像和标注数据集，确保数据集中有足够多的行人样本。
2. 模型训练：使用YOLOv8模型对准备好的数据集进行训练。在训练过程中，模型会学习如何检测和跟踪行人。
3. 目标检测：使用训练好的YOLOv8模型对输入图像进行目标检测，即找出图像中的行人目标，并得到其边界框和类别信息。
4. 目标跟踪：根据检测到的行人目标，在连续的图像帧中进行目标跟踪。可以使用各种跟踪算法，如卡尔曼滤波器、相关滤波器等。
5. 跟踪结果输出：将跟踪结果输出为边界框或轨迹，以便进一步分析或应用。