這篇具有很好參考價值的文章主要介紹了使用 YOLOv8 和 DeepSORT 進(jìn)行對象檢測和跟蹤。希望對大家有所幫助。如果存在錯誤或未考慮完全的地方，請大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報違法"按鈕提交疑問。
文末附源代碼的免費(fèi)下載鏈接
在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何使用 YOLOv8 檢測對象以及如何使用 DeepSORT 跟蹤視頻中的這些對象。
目錄
安裝 Python 包
項(xiàng)目結(jié)構(gòu)
使用 YOLOv8 和 OpenCV 進(jìn)行實(shí)時目標(biāo)檢測文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-517133.html
使用 DeepSORT 和 OpenCV 進(jìn)行實(shí)時對象跟蹤</文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-517133.html
到了這里，關(guān)于使用 YOLOv8 和 DeepSORT 進(jìn)行對象檢測和跟蹤的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
本文來自互聯(lián)網(wǎng)用戶投稿，該文觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務(wù)，不擁有所有權(quán)，不承擔(dān)相關(guān)法律責(zé)任。如若轉(zhuǎn)載，請注明出處： 如若內(nèi)容造成侵權(quán)/違法違規(guī)/事實(shí)不符，請點(diǎn)擊違法舉報進(jìn)行投訴反饋，一經(jīng)查實(shí)，立即刪除！
\\\"目標(biāo)跟蹤 (Object Tracking)\\\"是機(jī)器視覺領(lǐng)域中的一個重要研究領(lǐng)域。根據(jù)跟蹤的目標(biāo)數(shù)量，可以將其分為兩大類：單目標(biāo)跟蹤 (Single Object Tracking，簡稱 SOT) 和多目標(biāo)跟蹤 (Multi Object Tracking，簡稱 MOT)。 多目標(biāo)跟蹤往往面臨一些挑戰(zhàn)，例如需要同時跟蹤多個目標(biāo)、目標(biāo)可能頻繁遮擋
YOLOv8是目前最新版本，在以前YOLO版本基礎(chǔ)上建立并加入了一些新的功能，以進(jìn)一步提高性能和靈活性，是目前最先進(jìn)的模型。YOLOv8旨在快速，準(zhǔn)確，易于使用，使其成為廣泛的 目標(biāo)檢測和跟蹤，實(shí)例分割，圖像分類和姿態(tài)估計任務(wù) 的絕佳選擇。 YOLOv8的安裝條件 Python=3.8 Py
本項(xiàng)目效果展示視頻：https://www.bilibili.com/video/BV1E3411G7cP/ 1、本項(xiàng)目通過yolov8/yolov7/yolov5 5.0和deepsort實(shí)現(xiàn)了一個多功能智能交通監(jiān)控系統(tǒng)，可為一些同學(xué)的課設(shè)、大作業(yè)等提供參考。分別實(shí)現(xiàn)了不同車輛的跟蹤，統(tǒng)計不同車型“上行”和“下行”的數(shù)量，實(shí)時檢測車輛速度，檢
參考： https://github.com/ultralytics/ultralytics https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset/blob/main/%E7%9B%AE%E6%A0%87%E8%BF%BD%E8%B8%AA/%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE/ https://www.rstk.cn/news/42041.html?action=onClick *** 跟蹤與檢測都是用的YOLOv8目標(biāo)檢測一樣的權(quán)重，跟蹤算法暫時支持BoT-SORT 、 ByteTrack兩種 視頻下載
硬件：D435攝像頭，Jetson orin nano 8G 環(huán)境：ubuntu20.04，ros-noetic, yolov8 注：目標(biāo)跟隨是在木根識別的基礎(chǔ)上進(jìn)行，因此本小節(jié)和yolov8識別小節(jié)類似，只是在此基礎(chǔ)上添加了跟隨控制程序 步驟一： 啟動攝像頭，獲取攝像頭發(fā)布的圖像話題 沒有出現(xiàn)紅色報錯，出現(xiàn)如下界面，表明攝
YOLOv8 有兩種安裝方式，一種是直接用 pip 命令安裝： 另外一種是通過源碼安裝： 安裝完成后就可以通過 yolo 命令在命令行進(jìn)行使用了。 使用 YOLOv8 進(jìn)行目標(biāo)檢測，可以使用下面的命令： 如果模型權(quán)重不存在，程序會自動從GitHub中下載。如果對命令行的參數(shù)不了解，可以參考
YOLOv8 是Ultralytics的最新版本YOLO。作為最先進(jìn)的 SOTA 模型，YOLOv8 建立在以前版本成功的基礎(chǔ)上，引入了新功能和改進(jìn)，以增強(qiáng)性能、靈活性和效率。YOLOv8 支持全方位的視覺 AI 任務(wù)，包括 檢測 、 分割 、 姿勢估計 、 跟蹤 和 分類 。這種多功能性使用戶能夠在不同的應(yīng)用程序
本項(xiàng)目旨在基于 YoloV8 目標(biāo)檢測算法開發(fā)一個直觀的可視化界面，使用戶能夠輕松上傳圖像或視頻，并對其進(jìn)行目標(biāo)檢測。 通過圖形用戶界面，用戶可以方便地調(diào)整檢測參數(shù)、查看檢測結(jié)果，并將結(jié)果保存或?qū)С?。同時，該界面還將提供實(shí)時目標(biāo)檢測功能，讓用戶能夠在視頻
本項(xiàng)目效果展示視頻： https://www.bilibili.com/video/BV14d4y177vE/?spm_id_from=333.999.0.0vd_source=8c532ded7c7c9041f04e35940d11fdae 1、本項(xiàng)目通過yolov8/yolov7/yolov5和deepsort實(shí)現(xiàn)了一個自動駕駛領(lǐng)域的追尾前車碰撞預(yù)警系統(tǒng)，可為一些同學(xué)的課設(shè)、大作業(yè)等提供參考。分別實(shí)現(xiàn)了自行車、汽車、摩托車
