21、视频目标跟踪系统的实现与应用

视频目标跟踪系统的实现与应用

1. 目标检测与跟踪概述

目标检测和目标跟踪是计算机视觉中的两个关键能力。目标检测用于识别图像中的一个或多个对象，而目标跟踪则是在一组图像中跟踪已检测到的对象。视频跟踪不仅要在不同帧中检测对象，还要跨帧跟踪对象。当一个对象首次被检测到时，会提取其唯一标识，然后在后续帧中进行跟踪。

目标跟踪在现实世界中有许多应用，如下所示：
- 自动驾驶汽车
- 安全监控
- 交通控制
- 增强现实（AR）
- 犯罪检测和罪犯跟踪
- 医学成像等

2. 实现视频跟踪的高级计划

实现视频跟踪系统的高级计划包含以下六个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| — | — |
| 视频源 | 使用OpenCV从网络摄像头、笔记本电脑内置摄像头读取视频流，也可从文件或IP摄像头读取视频。 |
| 目标检测模型 | 使用在COCO数据集上预训练的SSD模型，也可根据特定用例训练自己的模型。 |
| 预测 | 预测视频每一帧中的目标类别（检测）及其边界框（定位）。 |
| 唯一标识 | 使用哈希算法为每个对象创建唯一标识。 |
| 跟踪 | 使用汉明距离算法跟踪之前检测到的对象。 |
| 显示 | 使用Flask将输出视频流式传输到网页浏览器进行显示。 |

3. 准备工作环境

为了便于遵循代码和完成后续示例，需要建立一个目录结构。创建一个名为 video_tracking 的目录，其中包含一个名为 templates 的子