基于YOLOv10和StrongSORT+OSNet的目标跟踪与重识别系统（含代码）

简介：
本项目开发了一种结合YOLOv10检测模型及StrongSORT+OSNet跟踪与重识别算法的先进系统，提供高效准确的目标追踪解决方案，并开放源代码供研究使用。 YOLOv10结合StrongSORT+OSNet实现目标跟踪与重识别【附代码】 本段落介绍的功能包括： 参数解析与设置：通过argparse模块解析命令行参数，涵盖YOLOv10模型权重路径、视频源路径、输出保存路径、置信度阈值、IOU阈值以及StrongSORT跟踪模型和相关配置。 设备选择：根据系统是否支持CUDA来决定使用GPU还是CPU进行计算。 检测器初始化：通过Detector类初始化YOLOv10模型及StrongSORT跟踪器，并设定目标检测与追踪所需参数。该类还负责维护每个被追踪对象的轨迹信息。 视频处理：读取输入视频，获取其帧率和尺寸，设置输出视频编码格式并指定保存路径。 目标检测与跟踪：在每一帧中运用YOLOv10模型进行物体识别，获得边界框、置信度及类别信息。接着利用StrongSORT追踪器依据这些结果执行对象追踪，并更新每个目标的ID及其位置数据。 轨迹绘制：为每一个被追踪的对象描绘其移动路径，使用不同颜色区分各类别的目标。通过max_trajectory_length参数设定轨迹长度限制，在超过该值时自动截断以保持轨迹显示清晰流畅。