YOLOv8与DeepSORT实现多目标跟踪

YOLOv8 (You Only Look Once version 8) 和 DeepSORT (Depth-Sorting based Object Tracking) 是两个常用于多目标跟踪领域的技术。

YOLOv8 是一种实时物体检测算法，它结合了单阶段检测模型的优点，如YOLO系列，能够在一个前向传播过程中完成物体的位置和类别预测。其改进版本在保持高精度的同时，进一步提高了检测速度，使其适合于视频流中的实时目标追踪。

DeepSORT 则是一个基于深度学习特征的多目标跟踪框架，尤其适用于那些没有专属目标识别部分的传统跟踪器。它利用Siamese网络提取特征并计算相似度，然后结合卡尔曼滤波器（Kalman Filter）来进行状态更新和关联决策。DeepSORT通常会与像DPM、Faster R-CNN或YOLO这样的目标检测器配合使用，检测到的目标作为输入，通过排序和跟踪算法持续跟踪多个目标。

将YOLOv8与DeepSORT结合，首先由YOLOv8在每一帧上生成候选区域和对应的特征，然后DeepSORT负责对这些特征进行匹配和跟踪，通过连续帧间的关联确定每个目标的身份。这种组合使得系统既能快速定位目标，又能有效处理目标的运动和遮挡情况。