yolov8 deepsort目标跟踪

### 使用YOLOv8与DeepSort实现目标跟踪

#### 安装环境依赖项
为了使用 YOLOv8 和 DeepSort 实现目标跟踪，首先需要准备合适的开发环境。确保 Python 版本不低于 3.6 并安装必要的库：

git clone https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking.git
cd YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking
pip install -r requirements.txt

上述命令会克隆指定仓库并安装所需的Python包[^3]。

#### 准备模型权重文件
对于 YOLOv8 来说，默认情况下可以利用官方提供的预训练权重来快速启动项目；而对于 DeepSort，则通常采用已有的检查点(checkpoint)作为初始化参数。如果希望自定义训练或微调这些模型，可以根据具体需求调整配置文件中的路径设置以及数据集格式。

#### 运行检测与追踪脚本
完成前期准备工作之后，可以通过执行如下指令来进行实时视频流上的对象识别及轨迹绘制操作：

python track.py --source path_to_video.mp4 --weights yolov8n.pt --conf-thres 0.5 --iou-thres 0.5

此命令将加载给定的视频源，并应用设定好的置信度阈值(confidence threshold)和交并比(IoU ratio)，从而高效地定位画面内的各个实体并赋予唯一ID以便后续分析处理。

#### 调整性能参数优化体验
针对不同应用场景下的特殊要求，还可以进一步修改 `track.py` 中的一些超参选项以获得更佳的效果表现，比如改变最大消失帧数(max_age), 更新频率(n_init)等特性均有助于提升整体系统的稳定性和准确性。