from deep_sort_realtime.deepsort import DeepSort # 导入Deep SORT 请把deepsort算法改为bot-sort算法,并完善我的代码,我想实现对于视频中车辆进行流量、速度、密度统计并最后用折线显示。横坐标为时间
时间: 2024-09-23 07:02:07 浏览: 23
首先,你需要了解的是DeepSort是一个基于深度学习的目标检测和跟踪框架,而Bot-Sort并不是一个标准的计算机视觉算法库,它似乎是你对"Bot Tracking Sort"的一种自定义命名。如果你想用一个类似的实时目标检测和跟踪系统,例如YOLOv5或者MOT( Multi-Object Tracking),然后结合一些统计功能,这里有一些建议:
```python
from yolov5.models.common import Detect
from motmetrics.lap import dtw
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class BotSort:
def __init__(self):
self.detections = Detect() # 使用YOLOv5模型进行物体检测
self.trackers = [] # 初始化追踪器列表,如KCFTracker等
self.frame_count = 0 # 计数器记录帧数
self.speeds = []
self.densities = []
def process_frame(self, frame):
# 预测框
boxes = self.detections(frame)
# 追踪每个目标
for tracker in self.trackers:
if not tracker.update(boxes): # 如果追踪失败,删除该追踪器
self.trackers.remove(tracker)
# 添加新目标到追踪器
new_boxes = [box for box in boxes if not any(box.tolist() in t.state['position'] for t in self.trackers)]
for box in new_boxes:
tracker = cv2.Tracker_create('BOOSTING') # 示例:使用Boosting追踪器
tracker.init(frame, tuple(box))
self.trackers.append(tracker)
# 更新追踪结果
objects = [(tracker.get_state(), tracker.state['position']) for tracker in self.trackers]
# 计算速度和密度统计
self.frame_count += 1
for obj_id, (status, pos) in enumerate(objects):
if status == 'tracked':
prev_pos = objects[obj_id - 1][1] if obj_id > 0 else None
if prev_pos is not None:
speed = calculate_speed(prev_pos, pos)
self.speeds.append(speed)
density = calculate_density(pos, frame.shape) # 假设density函数计算当前帧内目标密度
self.densities.append(density)
# 可能需要更新绘图逻辑以显示折线
plot_stats_over_time(self.speeds, self.densities, self.frame_count)
def calculate_speed(prev_pos, curr_pos):
distance = np.linalg.norm(curr_pos - prev_pos)
time_diff = 1 # 假设每帧间隔1秒,实际需替换为真实帧率
return distance / time_diff
# ... 其他辅助函数,比如plot_stats_over_time用于绘制折线图
if __name__ == "__main__":
bot_sort = BotSort()
cap = cv2.VideoCapture('your_video.mp4')
while True:
ret, frame = cap.read()
if ret:
bot_sort.process_frame(frame)
# 显示处理后的视频帧或其他必要的可视化
else:
break
```
这个示例展示了如何使用YOLOv5进行目标检测,然后使用基本的追踪器(在这个例子中是Boosting,你可以根据需求更换),同时收集速度和密度数据。请注意,`calculate_speed` 和 `calculate_density` 函数需要根据实际情况定义。