YOLOv8+Deepsort
时间: 2025-01-21 08:27:14 浏览: 80
### 使用 YOLOv8 和 DeepSort 实现目标检测和多目标跟踪
#### 准备工作
为了实现基于YOLOv8与DeepSort的目标检测和多目标跟踪,需先准备好所需的软件环境以及数据集。确保安装了Python及其相关库,如PyTorch等机器学习框架。
#### 下载模型与配置环境
可以从指定链接获取 `YOLOv8+Deepsort` 的源码[^1]。此项目通常会提供详细的README文件来指导用户完成必要的依赖项安装过程。按照说明设置好开发环境之后,就可以准备自定义的数据集用于后续操作。
#### 数据预处理
对于想要训练的新类别物体,在收集足够的图片样本后,要对其进行标注以便于监督式学习算法的学习。可以利用LabelImg这样的工具来进行矩形框标记,并保存为VOC格式或其他兼容格式供YOLO系列网络读取解析。
#### 训练定制化模型
一旦完成了上述准备工作,则可以根据官方文档指示调整超参数设定并启动训练流程。值得注意的是,虽然这里提到的是YOLOv8版本,但是基本原理与其他变种(比如YOLOv5)相似——都是通过大量迭代优化权重直至收敛得到较好的泛化性能[^3]。
#### 集成DeepSort进行跟踪
当拥有了经过良好调校后的检测器之后,下一步便是引入DeepSort组件负责解决跨帧间同一实体关联的问题。具体来说,每当新一帧到来时,YOLO部分会产生一系列候选边界框;随后这些信息会被传递给DeepSort模块做进一步分析判断哪些是重复出现的对象实例从而维持轨迹连续性[^2]。
```python
from yolov8 import YOLOv8Detector
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort
detector = YOLOv8Detector()
tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=3)
def process_frame(frame):
detections = detector.detect_objects(frame)
tracked_objects = tracker.update_tracks(detections, frame=frame)
for obj in tracked_objects:
bbox = obj.to_tlbr() # 获取边框坐标
id = obj.track_id # 获得ID
cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (255, 255, 255), 2)
cv2.putText(frame, str(id), (int(bbox[0]), int(bbox[1]) - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.75, (255, 255, 255), 2)
return frame
```
这段代码展示了如何集成两个不同功能的组件:首先是使用YOLOv8执行实时对象识别任务;接着将结果送入DeepSort中计算各个被检出个体之间的关系变化情况最终达到持续监控的目的。
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