基于YOLO Tracking的实时人体姿态跟踪实现教程-优快云博客

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基于YOLO Tracking的实时人体姿态跟踪实现教程

yolo_tracking mikel-brostrom/yolo_tracking 是一个基于 YOLO 目标检测算法的跟踪实现。适合在计算机视觉和人工智能领域中使用，进行实时目标跟踪。特点是提供了高效的跟踪算法、易于训练和部署，以及良好的性能。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/yolo_tracking

概述

本文将介绍如何使用YOLO Tracking项目中的BotSort跟踪模块结合TorchVision的Keypoint R-CNN模型，实现一个实时的人体姿态跟踪系统。该系统能够同时完成人体检测、姿态估计和目标跟踪三项任务，为行为分析、运动捕捉等应用提供基础技术支持。

技术栈介绍

1. BotSort跟踪模块

BotSort是YOLO Tracking项目中提供的一种高效多目标跟踪算法，它结合了检测和重识别(ReID)技术，能够稳定地跟踪视频序列中的多个目标。其主要特点包括：

使用轻量级ReID模型进行目标外观特征提取
支持CPU和GPU计算
提供目标ID管理功能

2. Keypoint R-CNN模型

TorchVision提供的Keypoint R-CNN是一个基于Faster R-CNN架构的预训练模型，专门用于人体关键点检测。它能够检测出人体的17个关键点，包括头部、四肢和躯干等部位。

实现步骤详解

1. 环境准备与模型加载

首先需要导入必要的库并加载预训练模型：

import cv2
import numpy as np
import torch
import torchvision
from boxmot import BotSort

# 加载Keypoint R-CNN模型
device = torch.device('cpu')  # 可使用'cuda'切换至GPU
pose_model = torchvision.models.detection.keypointrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
pose_model.eval().to(device)

# 初始化BotSort跟踪模块
tracker = BotSort(
    reid_weights=Path('osnet_x0_25_msmt17.pt'),  # ReID模型权重
    device=device,
    half=False,
)

2. 视频流处理

使用OpenCV捕获视频流，并对每一帧进行处理：

# 打开视频流（0表示默认摄像头）
vid = cv2.VideoCapture(0)

# 为每个跟踪ID生成唯一颜色
def get_color(track_id):
    np.random.seed(int(track_id))
    return tuple(np.random.randint(0, 255, 3).tolist())

3. 主循环处理流程

主循环中完成以下关键步骤：

帧读取与转换：将视频帧转换为PyTorch张量
姿态检测：使用Keypoint R-CNN检测人体关键点和边界框
目标跟踪：使用BotSort更新跟踪模块状态
可视化渲染：绘制边界框、ID和关键点

while True:
    ret, im = vid.read()
    if not ret:
        break
    
    # 转换为张量
    frame_tensor = torchvision.transforms.functional.to_tensor(im).unsqueeze(0).to(device)
    
    # 姿态检测
    with torch.no_grad():
        results = pose_model(frame_tensor)[0]
    
    # 提取检测结果
    dets = []
    keypoints = []
    confidence_threshold = 0.5
    
    for i, score in enumerate(results['scores']):
        if score >= confidence_threshold:
            # 边界框和置信度
            x1, y1, x2, y2 = results['boxes'][i].cpu().numpy()
            conf = score.item()
            cls = results['labels'][i].item()
            dets.append([x1, y1, x2, y2, conf, cls])
            
            # 关键点
            keypoint = results['keypoints'][i].cpu().numpy().tolist()
            keypoints.append(keypoint)
    
    # 更新跟踪模块
    dets = np.array(dets)
    tracks = tracker.update(dets, im)
    
    # 可视化
    if len(tracks) > 0:
        inds = tracks[:, 7].astype('int')
        keypoints = [keypoints[i] for i in inds if i < len(keypoints)]
        
        for i, track in enumerate(tracks):
            x1, y1, x2, y2, track_id, conf, cls = track[:7].astype('int')
            color = get_color(track_id)
            
            # 绘制边界框
            cv2.rectangle(im, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
            cv2.putText(im, f'ID: {track_id}, Conf: {conf:.2f}, Class: {cls}', 
                       (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)
            
            # 绘制关键点
            if i < len(keypoints):
                kp = keypoints[i]
                for point in kp:
                    x, y, confidence = int(point[0]), int(point[1]), point[2]
                    if confidence > 0.5:
                        cv2.circle(im, (x, y), 3, color, -1)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow('Pose Tracking', im)
    
    # 退出条件
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord(' ') or key == ord('q'):
        break

# 释放资源
vid.release()
cv2.destroyAllWindows()