yolov8目标跟踪数据集

### 适用于YOLOv8目标跟踪的数据集

对于目标跟踪任务，数据集的选择至关重要。为了确保YOLOv8能够有效执行目标跟踪功能，通常会选择那些具有连续帧标注以及多类别物体实例的数据集。以下是几个适合用于训练和评估YOLOv8目标跟踪系统的典型公开数据集：

#### MOTChallenge Benchmark 数据集[^1]

MOTChallenge 是一个多对象跟踪挑战赛平台，提供了多个版本的高质量视频序列及其对应的边界框标签。该数据集中包含了行人、车辆等多种类别的动态场景，非常适合用来测试和改进基于YOLOv8的目标跟踪算法。

#### UA-DETRAC 数据集[^2]

UA-DETRAC 主要关注于交通监控下的汽车和其他交通工具的检测与跟踪问题。此数据集拥有超过10万张图片，并且每一张都带有详细的矩形框标记信息，可以作为补充资源来增强YOLOv8在特定应用场景中的表现力。

#### VisDrone 数据集

VisDrone 提供了一个大规模无人机视角下拍摄的城市环境图像库，涵盖了丰富的日常活动情景。它不仅有静态照片还有短视频片段，可用于提升YOLOv8处理复杂背景下移动物体的能力。

import ultralytics.yolo.engine.model as ym
from deepsort import DeepSort

# 加载预训练模型
model = ym.YOLO('yolov8n.pt')

# 初始化DeepSORT跟踪器
deepsort_tracker = DeepSort()

def process_frame(frame):
    results = model.predict(frame, conf=0.5)[0].boxes.data.cpu().numpy()
    
    detections = []
    for result in results:
        bbox = result[:4]
        confidence = result[4]
        class_id = int(result[-1])
        
        detection = {
            'bbox': bbox,
            'confidence': confidence,
            'class_id': class_id
        }
        detections.append(detection)

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