yolov8/9/10+deepocsort_botsort_bytetrack_strongsort_ocsort_在行人跟踪中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】

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分类专栏： yolo系列算法开发文章标签： YOLO

于 2024-09-23 23:56:29 首次发布

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yolov8910+deepocsort_botsort_bytetrack_strongsort_ocsort_在行人跟踪中的应用【代码+数据集+python环境+GUI系统】

背景意义

基于计算机视觉的行人跟踪技术，在当前科技与社会发展的背景下，具有深远的意义和广泛的应用价值。随着通信技术及硬件设备的不断增强，云计算、边缘计算等应用的兴起，为计算机视觉技术提供了强大的支持。深度学习等先进算法的突破，使得行人跟踪等复杂任务得以实现。

在安防、智慧城市、智能交通等领域，对行人行为的实时监控与分析需求日益增长。行人跟踪技术作为这些领域的关键技术之一，其重要性不言而喻；随着城市化进程的加快，公共安全问题日益凸显。行人跟踪技术有助于及时发现并预防潜在的安全隐患，保障人民生命财产安全；传统的监控方式需要大量人力进行数据筛查，效率低下且易出错。基于计算机视觉的行人跟踪技术能够自动识别并跟踪行人，大大提高了监控效率，节省了人力成本；行人跟踪技术可以实时分析监控视频中的行人行为，及时发现异常或可疑行为，为安防人员提供预警信息，从而有效预防犯罪和安全事故的发生；在智慧城市建设中，行人跟踪技术可以辅助交通管理、人流统计等工作。通过实时分析行人流动数据，可以优化交通信号灯控制、规划公共设施布局等，提升城市管理效率和服务水平。

YOLO算法在行人跟踪中的应用

YOLO（You Only Look Once）关键点检测的算法原理主要基于YOLO目标检测算法进行改进，其核心思想是将关键点检测问题转化为一个回归问题。

1. 网络结构

基础网络：YOLO关键点检测算法通常采用卷积神经网络（CNN）作为基础网络，用于提取图像的特征。

关键点回归分支：在网络的最后一层添加关键点的回归分支，用于预测关键点的位置。这一分支通过训练学习，能够输出每个目标的关键点坐标。

2. 数据标注

在训练阶段，需要对每个目标标注其关键点的位置。这通常通过人工标注的方式完成，将关键点的坐标标注在图像上。这些标注数据将作为训练网络的输入，帮助网络学习如何预测关键点位置。

3. 损失函数

YOLO关键点检测算法通常采用平方差损失函数来度量预测值与真实值之间的差距。损失函数包括目标位置的损失和关键点位置的损失。通过最小化损失函数，可以优化网络参数，提高关键点检测的准确率。

4. 预测过程

在测试阶段，通过网络的前向传播即可得到目标的关键点位置。这一过程是实时的，且具有较高的检测速度。

5. 非极大值抑制（NMS）

在得到多个预测结果后，YOLO关键点检测算法通常采用非极大值抑制（NMS）来抑制重叠的检测结果，只保留置信度最高的检测结果。这有助于减少误检和漏检的情况。

7. 优缺点

优点：

实时性较好：通过一次前向传播即可实现目标的检测和关键点的预测。

准确率较高：相对于传统方法，YOLO关键点检测算法在预测关键点位置时具有较高的准确率。

缺点：

对小目标的检测效果不佳：由于小目标的关键点难以精确定位，因此容易出现漏检情况。

对遮挡目标的检测效果不佳：遮挡会对关键点的检测造成困难，导致定位不准确。

跟踪算法介绍

Deep OC-SORT、BoT-SORT、ByteTrack、StrongSORT和OC-SORT是几种在多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）领域具有重要影响力的算法。下面将分别对这些算法进行介绍：

1. Deep OC-SORT

Deep OC-SORT是一种结合了对象外观信息的高性能多目标跟踪算法。它在OC-SORT的基础上，通过引入深度学习和视觉外观特征，显著提高了跟踪的鲁棒性和准确性。

动态和自适应启发式模型：将视觉外观与基于运动的线索结合在单个阶段中进行对象关联。相机运动补偿（CMC）：通过补充以对象为中心的运动模型来提高性能。

动态外观（DA）和自适应加权（AW）：根据检测器的置信度动态调整外观嵌入的权重，提高跟踪的鲁棒性。Deep OC-SORT适用于需要高精度跟踪的复杂场景，如视频监控、自动驾驶等。

2. BoT-SORT

BoT-SORT是一种基于深度学习的目标跟踪算法，通过结合外观信息和运动信息来提高跟踪的准确性。双分支网络：使用双分支网络来提取目标的外观特征和运动特征。非深度方法：不使用ReID特征计算外观相似度，采用非深度方法，不需要训练。卡尔曼滤波和匈牙利算法：使用卡尔曼滤波预测边界框，然后使用匈牙利算法进行目标和轨迹间的匹配。BoT-SORT适用于处理目标遮挡和形变等复杂情况的场景。

3. ByteTrack

ByteTrack是字节跳动发布的一个MOT跟踪算法，它基于tracking-by-detection范式，通过优化检测框的使用来提高跟踪性能。

多次匹配：首先将得分较高的目标框与历史轨迹相匹配，然后将得分较低的目标框与未匹配的轨迹进行二次匹配。

低分框利用：有效利用了低置信度的检测框，解决了因遮挡造成的换ID问题。

依赖检测效果：跟踪效果非常依赖检测器的性能。

ByteTrack适用于对实时性和跟踪连续性要求较高的场景。

4. StrongSORT

StrongSORT是在DeepSORT的基础上进行改进的一种目标跟踪算法，通过配备高级组件提高了跟踪的准确性和鲁棒性。

高级组件：包括重识别模块和外观嵌入模块。

无外观链接模型（AFLink）：将短轨迹关联到完整的轨迹中。

高斯平滑插值（GSI）：补偿缺失的检测，实现更精确的定位。

StrongSORT在MOT基准测试集上取得了优异成绩，适用于需要高精度跟踪的复杂场景。