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。

相关问题

yolov5行人跟踪

### 使用YOLOv5实现行人跟踪

为了使用YOLOv5实现行人跟踪，通常会结合其他算法来增强功能。具体来说，在YOLOv5的基础上加入DeepSort能够有效地完成这一任务[^3]。

#### 数据集准备
首先需要准备好标注好的数据集用于训练YOLOv5模型。这些数据应该包含大量不同场景下的行人图片，并且每张图中的行人都已被框选并分类标记好。对于特定应用场景还可以收集额外的数据以提升模型对该环境的理解力和适应性。

#### YOLOv5模型训练
安装PyTorch和其他依赖库之后，可以从官方GitHub仓库克隆YOLOv5项目源码。按照文档说明调整配置文件参数（如batch size、epochs等），然后利用之前准备的数据集启动训练流程。经过充分迭代后保存最优权重供后续部署调用。

#### DeepSort集成
当拥有一个表现良好的YOLOv5检测器时，下一步就是引入DeepSort来进行多目标追踪处理。这涉及到两个主要组件——外观描述符（Appearance Descriptor）与运动预测机制（Motion Model）。前者负责计算物体间的相似度得分；后者则基于卡尔曼滤波估计目标可能移动的方向及速度变化趋势。

from deep_sort import preprocessing
from deep_sort import nn_matching
from deep_sort.detection import Detection
from deep_sort.tracker import Tracker
from tools import generate_detections as gdet

max_cosine_distance = 0.4
nn_budget = None
nms_max_overlap = 1.0

model_filename = 'mars-small128.pb'
encoder = gdet.create_box_encoder(model_filename, batch_size=1)

metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget)
tracker = Tracker(metric)

上述代码片段展示了初始化DeepSort所需对象的过程，包括加载预训练的人脸重识别模型作为外观特征提取工具，设置最大余弦距离阈值控制匹配严格程度，创建`Tracker`实例管理整个跟踪逻辑。

#### 实现实时展示
最后一步是借助Streamlit框架搭建简易友好的前端页面，让用户可以通过浏览器轻松访问到行人跟踪服务。编写Python脚本读取摄像头流或本地视频文件帧画面，依次送入YOLOv5做边界框定位再交给DeepSort更新轨迹状态，最终把带有编号标签的结果渲染出来呈现给访客查看。

import streamlit as st
import numpy as np
import cv2

st.title('Pedestrian Tracking with YOLOv5 and DeepSort')

capture = cv2.VideoCapture('./video/test.mp4')
while True:
    ret, frame = capture.read()
    
    # Perform object detection using yolov5 here
    
    detections = []  # List of bounding boxes from yolov5 output
    
    features = encoder(frame, detections)
    dets = [Detection(bbox, score, feature) for bbox, score, feature in zip(detections, scores, features)]
    
    out_boxes = []
    out_scores = []
    indices = preprocessing.non_max_suppression(np.array([det.confidence for det in dets]), nms_max_overlap)
    for i in indices:
        out_boxes.append(dets[i].tlbr)
        out_scores.append(dets[i].confidence)
        
    tracker.predict()
    tracker.update(out_boxes, out_scores)
    
    for track in tracker.tracks:
        if not track.is_confirmed() or track.time_since_update > 1:
            continue
            
        bbox = track.to_tlbr()
        id_num = str(track.track_id)
        label = f'ID:{id_num}'
        cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])),(255,255,255), 2)
        cv2.putText(frame, label,(int(bbox[0]), int(bbox[1])-10),0, 5e-3 * 200, (0,255,0),2)
    
    st.image(cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2RGB))

这段程序实现了基本的功能模块组合，即从获取输入影像资料开始直到输出带有序号标识的人物轮廓为止的一系列操作。注意这里仅给出简化版伪代码示意，实际开发过程中还需要考虑更多细节优化问题。

yolov8 deepsort行人跟踪

### 使用YOLOv8和DeepSort实现行人跟踪

#### 安装依赖库
为了使用YOLOv8和DeepSort进行行人跟踪，首先需要安装必要的Python包。可以按照以下命令来设置开发环境：

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install ultralytics opencv-python-headless numpy scipy filterpy lap

#### 下载预训练模型
下载YOLOv8的预训练权重文件以及DeepSort所需的资源。通常这些可以在GitHub仓库或者其他公开的数据集中找到。

#### 初始化YOLOv8检测器
创建一个脚本来加载YOLOv8模型并对输入图像执行目标检测操作。

from ultralytics import YOLO

def initialize_yolov8():
    model = YOLO('path/to/yolov8n.pt')  # 加载YOLOv8 nano模型
    return model

#### 配置DeepSort参数
配置DeepSort的相关参数，比如最大消失时间、NN预算等，并初始化DeepSort实例。

import deep_sort.nn_matching as nn_matching
from deep_sort.detection import Detection
from deep_sort.tracker import Tracker

def setup_deepsort(max_age=30, n_init=3, nn_budget=None):
    metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric(
        "cosine", max_cosine_distance=0.2, budget=nn_budget)
    tracker = Tracker(metric, max_age=max_age, n_init=n_init)
    return tracker

#### 实现跟踪逻辑
编写主循环，在每一帧上运行YOLOv8得到边界框预测结果，再利用DeepSort完成实际的目标跟踪过程。

import cv2

def run_tracking(video_path='input_video.mp4', output_path='output_video.avi'):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
    out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, 20.0, (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))))

    yolov8_model = initialize_yolov8()
    deepsort_tracker = setup_deepsort()

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        results = yolov8_model(frame)[0].boxes.data.cpu().numpy()[:, :4]

        detections = []
        for bbox in results:
            confidences = [1.] * len(results)  # 假设所有检测都具有相同的高置信度
            class_ids = [-1] * len(results)     # 如果只需要处理特定类别，则应调整此处
            
            detection = Detection(bbox=bbox.tolist(), confidence=confidences[i], feature=np.random.rand(128))
            detections.append(detection)

        deepsort_tracker.predict()
        matches = deepsort_tracker.update(detections=detections)

        for track_id, bbox in enumerate(matches):
            x1, y1, x2, y2 = map(int, bbox[:4])
            label = f'Track ID: {track_id}'
            
            cv2.rectangle(frame, pt1=(x1,y1), pt2=(x2,y2), color=(0,255,0), thickness=2)
            cv2.putText(img=frame,text=label,org=(x1,y1-10),
                        fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
                        fontScale=0.9,color=(0,255,0),thickness=2,lineType=cv2.LINE_AA)

        out.write(frame)

    cap.release()
    out.release()

此段代码展示了如何结合YOLOv8与DeepSort来进行基本的人群行为分析任务，包括但不限于行人重识别、轨迹绘制等功能[^1]。