【官方框架地址】
yolov8:
https://github.com/ultralytics/ultralytics
bytetrack:
https://github.com/ifzhang/ByteTrack
【算法介绍】
随着人工智能技术的不断发展，目标追踪已成为计算机视觉领域的重要研究方向。Yolov8和ByTetrack作为当前先进的算法，当它们结合使用时，能够显著提升目标追踪的准确性和实时性。
Yolov8，源于“You Only Look Once”的简称，是一款强大且高效的目标检测算法。它继承了Yolov3和Yolov4的优点，并在其基础上进行了改进，使得检测精度和速度都得到了显著提升。Yolov8特别适合于处理视频流中的目标追踪任务，因为它能够实时地、准确地检测出视频中的目标。
ByTetrack，全称为Background and Tracklet-based Object Tracking，是一种基于背景减除和轨迹匹配的目标追踪方法。它利用背景减除技术初步确定目标的运动轨迹，再结合轨迹匹配算法，对目标进行精确追踪。ByTetrack的优势在于，即使在复杂场景下，如目标遮挡、运动模糊等，它仍能保持较高的追踪精度。
当Yolov8与ByTetrack结合使用时，首先，Yolov8快速并准确地检测出视频中的目标；然后，ByTetrack利用Yolov8提供的信息，对目标进行精确追踪。这种结合方式既发挥了Yolov8的高检测精度，又利用了ByTetrack的高追踪精度，使得整体目标追踪效果更上一层楼。
综上所述，Yolov8与ByTetrack的结合为解决复杂场景下的目标追踪问题提供了新的思路和方法。在未来的人工智能技术发展中，这种结合方式有望成为目标追踪领域的研究热点。
【效果展示】
【实现部分代码】
#include <iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<math.h>
#include "yolov8.h"
#include<time.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <float.h>
#include <stdio.h>
#include "BYTETracker.h"
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace dnn;
int main() {
string detect_model_path = "./models/yolov8n.onnx";
Yolov8 detector;
detector.ReadModel(detect_model_path,"labels.txt",false);
vector<Object> objects;
cv::VideoCapture cap("D:\\car.mp4");
int img_w = cap.get(CAP_PROP_FRAME_WIDTH);
int img_h = cap.get(CAP_PROP_FRAME_HEIGHT);
int fps = cap.get(CAP_PROP_FPS);
long nFrame = static_cast<long>(cap.get(CAP_PROP_FRAME_COUNT));
if (!cap.isOpened())
{
std::cout << "open failed!" << std::endl;
return -1;
}
Mat frame;
BYTETracker tracker(fps, 30);
int num_frames = 0;
int keyvalue = 0;
int total_ms = 1;
while (true)
{
cap.read(frame);
if (frame.empty())
{
std::cout << "read to end" << std::endl;
break;
}
num_frames++;
auto start = chrono::system_clock::now();
objects.clear();
detector.Detect(frame, objects);
vector<STrack> output_stracks = tracker.update(objects);
auto end = chrono::system_clock::now();
total_ms = total_ms + chrono::duration_cast<chrono::microseconds>(end - start).count();
for (int i = 0; i < output_stracks.size(); i++)
{
vector<float> tlwh = output_stracks[i].tlwh;
bool vertical = tlwh[2] / tlwh[3] > 1.6;
if (tlwh[2] * tlwh[3] > 20 && !vertical)
{
Scalar s = tracker.get_color(output_stracks[i].track_id);
putText(frame, format("%d", output_stracks[i].track_id), Point(tlwh[0], tlwh[1] - 5),
0, 0.6, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
rectangle(frame, Rect(tlwh[0], tlwh[1], tlwh[2], tlwh[3]), s, 2);
}
}
putText(frame, format("frame: %d fps: %d num: %d", num_frames, num_frames * 1000000 / total_ms, (int)output_stracks.size()),
Point(0, 30), 0, 0.6, Scalar(0, 0, 255), 2, LINE_AA);
imshow("result", frame);
keyvalue = waitKey(1);
if (keyvalue == 113 || keyvalue == 81)
{
break;
}
}
cap.release();
}
【视频演示】
https://www.bilibili.com/video/BV15w411j7nP/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee
【测试环境】
vs2019
cmake==3.24.3
opencv==4.7.0
