深度学习目标检测与跟踪：使用YOLOv8进行行人多目标跟踪（MOT）

引言

多目标跟踪（MOT, Multiple Object Tracking）是计算机视觉中的一个挑战性问题，其目标是在视频序列中实时跟踪多个目标的运动轨迹。在安全监控、自动驾驶、运动分析等领域中，多目标跟踪技术有着广泛的应用。而行人跟踪作为多目标跟踪的一种特殊情形，在人群行为分析和视频监控系统中具有重要的应用价值。

近年来，随着深度学习技术的发展，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测和跟踪方法取得了显著的进展。YOLO（You Only Look Once）系列模型，作为实时目标检测算法的代表，以其高效和精准的检测能力广泛应用于多目标跟踪中。本文将介绍如何基于YOLOv8模型实现行人的多目标跟踪，并通过UI界面展示跟踪结果。通过这个过程，您将了解如何使用YOLOv8进行目标检测与多目标跟踪的完整实现，并给出相应的代码和数据集参考。

目录

1. YOLOv8简介
2. 多目标跟踪（MOT）概述
3. 行人检测与跟踪的数据集