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Yolov8 Tracking支持DeepSort、StrongSort、ByteTrack、BoTSORT等多种追踪器

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简介：
简介：Yolov8 Tracking集成多种先进追踪算法（如DeepSort、StrongSort、ByteTrack和BoTSORT），提供高效准确的目标跟踪解决方案。 该项目支持多种先进的多目标跟踪器，包括BoTSORT、DeepOCSORT、OCSORT、HybridSORT、ByteTrack 和 StrongSORT，并且能够实时进行分割、检测及姿态估计的追踪。此外，项目不仅兼容yolov8，还集成了如yolo-nas、yolox和yolov8-pose等模型，涵盖了多种任务需求。

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  • Yolov8 Tracking支持DeepSort、StrongSort、ByteTrack、BoTSORT等多种追踪器
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    简介：Yolov8 Tracking集成多种先进追踪算法（如DeepSort、StrongSort、ByteTrack和BoTSORT），提供高效准确的目标跟踪解决方案。 该项目支持多种先进的多目标跟踪器，包括BoTSORT、DeepOCSORT、OCSORT、HybridSORT、ByteTrack 和 StrongSORT，并且能够实时进行分割、检测及姿态估计的追踪。此外，项目不仅兼容yolov8，还集成了如yolo-nas、yolox和yolov8-pose等模型，涵盖了多种任务需求。
     
  • SOTA 跟踪论文：BoTSORT、OCSORT、StrongSORT 等
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    本文综述了几种先进的单目标跟踪（SOT）方法，包括BoTSORT、OCSORT和StrongSORT等，它们在目标检测与跟踪领域取得了显著成果。 SOTA 目标跟踪论文的精度方面这几篇已经足够了：BoTSORT、OCSort、StrongSORT、HybridSort、DeepOCSort 和 ByteTrack。
     
  • 基于YOLOv8和DeepSort的物体跟踪模型-YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking
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    本项目采用YOLOv8进行实时目标检测，并结合DeepSort算法实现精准物体跟踪，适用于监控视频分析、自动驾驶等场景。 本段落主要讲解基于YOLOv8+DeepSort的目标跟踪技术，涵盖模型下载、环境部署、模型训练、评估及预测的详细步骤。使用的模型为YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking，这是一种结合了YOLOv8和DeepSort算法的视频目标跟踪解决方案。
     
  • 视频中的人群计数代码：使用 YOLOv8 结合 DeepSORT/ByteSORT/StrongSORT 进行目标识别、追踪和计数
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    本视频演示了利用YOLOv8进行高效物体检测，并结合DeepSORT、ByteSORT或StrongSORT算法，实现精准的人群跟踪与计数，适用于各类人群流量分析场景。 为了给目标识别追踪项目mikel-brostrom/yolov8_tracking增加计数功能，可以参考相关文章的指导。该项目名为Real-time multi-object tracking and segmentation using Yolov8，其特性如下： 1. 该系统使用YOLOv8进行目标检测和分割。 2. 多目标跟踪部分则由botsort、bytetrack、ocsort和strongsort四种算法实现。 3. 系统支持实时操作，具有快速的识别、追踪及分割性能。 关于如何对YOLOV8代码做进一步讲解的文章也有详细的介绍。
     
  • DeepSort：一种运用深度学习的多目标追踪算法.docx
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    本文档介绍了DeepSort，这是一种先进的多目标跟踪算法，结合了深度学习技术以提高物体识别和跟踪精度。通过创新地融合外观特征与卡尔曼滤波器，DeepSort在复杂场景下的性能表现尤为突出。 ### Deepsort多目标跟踪算法详解 #### 一、算法背景与原理 Deepsort（深度简单在线实时跟踪）是一种在目标检测和追踪领域广泛应用的先进算法，在视频监控、自动驾驶等场景中表现出色。该算法基于SORT（Simple Online and Realtime Tracking，简明在线实时跟踪）发展而来，并引入了深度学习模型以提升特征提取的质量，从而增强了跟踪准确性和鲁棒性。 SORT主要依赖卡尔曼滤波器和匈牙利算法进行目标状态预测及数据关联操作；而Deepsort在此基础上增加了表观特征的提取与匹配功能，有助于减少目标ID错误切换次数，提高整体追踪质量。 #### 二、核心组件与流程 Deepsort的关键组成部分包括：目标检测器、特征提取器、卡尔曼滤波器、匈牙利算法以及数据关联策略。其主要工作步骤如下： 1. **目标检测**：使用深度学习模型（如YOLO或SSD）对视频帧中的对象进行识别，获取边界框及初步分类信息。 2. **特征提取**：为每个被探测到的目标抽取表观和运动特性，包括颜色、纹理等视觉属性以及速度、加速度等动态参数。这些特征用于后续匹配过程。 3. **状态预测**：利用卡尔曼滤波器根据当前目标的状态（位置及速度）来估计下一帧中的目标位置，并通过融合预测结果与检测信息修正状态估算值。 4. **数据关联**：采用匈牙利算法结合级联匹配策略计算前后两帧间的目标对应关系。首先构建基于卡尔曼滤波和检测结果相似度矩阵，然后利用匈牙利算法求解最优分配组合以更新目标轨迹信息。 5. **轨迹管理**：成功配对的目标将被纳入追踪序列；未能找到匹配项的则根据其状态（如新出现或长时间未见等）进行相应处理，比如初始化新的跟踪记录或者删除旧的。 #### 三、优势与特点 1. **高精度性**：通过深度学习模型提取复杂特征，Deepsort在多变环境下的目标追踪准确度显著提升。 2. **强鲁棒性**：结合表观和运动特性进行数据关联使该算法即使面对遮挡或尺度变化等挑战也能保持良好表现。 3. **高实时性能**：尽管使用了深度学习模型，但通过流程优化和技术手段（如硬件加速），Deepsort仍能实现高效的实时处理能力，满足实际应用需求。 4. **易于部署**：提供完整的代码和详细文档支持快速二次开发与实施。 #### 四、应用场景 Deepsort算法在多个领域内有着广泛应用： - 视频监控：能够持续追踪并分析多目标路径信息，提升安全系统智能化水平； - 自动驾驶：帮助车辆识别周围行人及其它交通参与者以提高行驶安全性； - 人机交互：通过对用户动作的跟踪实现更加自然直观的人机互动体验。
     
  • 模板匹配追踪(template matching tracking)
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    模板匹配追踪是一种计算机视觉技术，通过在视频帧序列中寻找与预设图像（即模板）相匹配的区域来实现目标定位和跟踪。这种方法简单直接，在特定条件下表现出色。 本程序采用基于模板匹配的简单跟踪方法。其核心思想是将要跟踪的目标保存下来，在每一帧图像到来时，在整幅图像中寻找与该目标最相似的图像块，以此作为当前帧中的目标位置。为了适应目标的变化，每帧匹配到的目标会被用作下一帧的模板，从而实现在线更新功能。
     
  • MultiHand-Tracking: 适用于Mediapipe多手追踪的Python封装库
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    简介：MultiHand-Tracking是基于Mediapipe的手部追踪库的Python封装版本，专为实现复杂的多手实时跟踪而设计，简化了开发者的工作流程。 这个项目已不再维护，因为自从Mediapipe添加了相关功能以来，它变得更快、更好用。此外，在研究了Mediapipe的模型后，该项目将保持现状。 这是一个用于多手跟踪器的Python包装器，基于Google的管道构建而成。其中有两种预测类：MultiHandTracker可以预测2D关键点；而MultiHandTracker3D则能预测3D关键点。从MultiHandTracker3D生成的关键点可以通过is_right_hand函数来确定手势是否是右手或左手。 需要注意的是，is_right_hand并非Mediapipe管道的一部分，但我觉得它将非常有用。 以下是使用该代码进行2D关键点预测的基本用法（处理单个图像）： ```python from PIL import Image import numpy as np # 引入multi_ha模块 ``` 请根据实际需求导入相应的Python库和模块。
     
  • 基于YOLOv8与DeepSort的视觉跟踪算法整合了目标检测与追踪功能
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    本研究提出了一种结合YOLOv8和DeepSort的视觉跟踪算法，有效融合目标检测与跟踪技术，显著提升多目标场景下的实时性能及准确性。 YOLOv8与DeepSort结合的视觉跟踪算法将YOLOv8的目标检测能力和DeepSort的特征跟踪技术相融合，在复杂环境中实现了准确且稳定的对象追踪。在计算机视觉领域，这种技术广泛应用于安全监控及自动驾驶等场景中。本段落着重介绍基于这一方法进行车辆检测、跟踪和计数的应用——即YOLOv8-相关研究与实践。
     
  • VB视频播放器 支持AVI、MPG等多种格式
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    简介：VB视频播放器是一款功能强大的多媒体软件，支持包括AVI、MPG在内的多种视频文件格式。它为用户提供流畅的观影体验和便捷的操作界面。 VB6 0 视频播放器可以播放avi、mpg等多种格式的视频文件，并且可以直接使用。
     
  • 基于DeepSORT与YOLOv3及TensorFlow的实时多人追踪系统
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    本项目构建了一个结合DeepSORT和YOLOv3的实时多人追踪系统，利用TensorFlow框架实现在复杂场景下的高效目标检测与跟踪。 姿态检测和跟踪项目使用较旧版本的软件创建，因此一些模块的功能不够高效且功能较为简单。推荐尝试其他作者实现的Pytorch版本等相关工作。 这项工作目前支持tiny_yolo v3，但仅用于测试目的；如需训练模型，请在Darknet中进行或参考后续的工作内容来完成训练过程。此外，此项目还能跟踪COCO类别中的多个对象，因此请注意修改yolo.py文件中的相关类定义。您还可以使用相机来进行测试。 快速开始指南：首先下载YOLOv3或tiny_yolov3的权重文件，并将Darknet YOLO模型转换为Keras模型；或者直接使用已转换好的yolo.h5模型（需确保环境兼容），将其放入model_data文件夹中。最后，通过命令行运行YOLO_DEEP_SORT：python demo.py