YOLOv8+ByteTrack：高精度人车过线统计系统搭建指南

于 2025-06-09 15:39:52 发布
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分类专栏： YOLO创新涨点系列 文章标签： YOLO yolov8 深度学习 人工智能 音视频
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文章目录

1. 引言

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其速度快、精度高而广受欢迎。YOLOv8作为该系列的最新版本，在性能和易用性上都有了显著提升。本文将介绍如何利用YOLOv8进行过线统计，即统计人或车通过特定虚拟线的数量。这一技术在交通监控、人流统计等领域有广泛应用。

2. YOLOv8简介

YOLOv8由Ultralytics公司开发，相比前代YOLOv5，在模型架构、训练策略和推理速度上都有所改进。主要特点包括：

  1. 更高效的网络架构：采用CSPDarknet53作为主干网络，结合PANet进行特征融合
  2. Anchor-free检测头：不再依赖预定义的anchor boxes，直接预测目标中心点和尺寸
  3. Mosaic数据增强：在训练时使用更丰富的数据增强策略
  4. 灵活的部署选项：支持导出为ONNX、TensorRT等格式

3. 过线统计原理

过线统计的核心是检测目标并判断其是否穿过预定义的虚拟线。基本流程如下：

  1. 使用YOLOv8进行目标检测，获取目标的边界框和类别
  2. 计算目标的关键点（通常是底部中心点）
  3. 判断关键点与虚拟线的位置关系变化
  4. 当关键点
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YOLOv8_ ByteTrack目标跟踪、模型部署
爱编程的鱼的博客
07-19 3418
正确执行代码后，会在’VisDrone2019-DET-train’, ‘VisDrone2019-DET-val’, 'VisDrone2019-DET-test-dev三个文件夹内新生成labels文件夹，用以存放将VisDrone数据集处理成YoloV8格式后的数据。三、修改数据配置文件ultralytics/cfg/datasets/VisDrone.yaml。需要将VisDrone2019数据集转换为yolo格式数据，labels的生成。两种多目标跟踪算法，默认的目标跟踪算法为。
基于YOLOv8与ByteTrack实现多目标跟踪——算法原理与代码实践
知来者逆的博客
03-29 1万+
多目标追踪场景中，大部分遮挡物体的检测结果都是低分框，ByteTrack 非常简洁地从低分检测框中寻找遮挡的物体，对遮挡非常鲁棒。
yolov8+deepocsort、strongsort、ocsort、bytetrack、botsort跟踪——yolov8_tracking复现
耶律大石的博客
05-22 8141
到上面的github网站下载跟踪代码，该代码使用YOLOv8作为检测网络，不过YOLOv8的文件需要去下面的链接下载，然后替换掉跟踪代码中YOLOv8的空文件。
YOLOv8+ByteTrack多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)
08-10
ByteTrack是发表于2022年的ECCV国际会议的先进的多目标跟踪算法。YOLOv8代码中已集成了ByteTrack。本课程使用YOLOv8和ByteTrack对视频中的行人、车辆做多目标跟踪计数与越界识别，开展YOLOv8目标检测和ByteTrack多目标跟踪强强联手的应用。课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，并对ByteTrack原理和代码做详细解读（使用PyCharm单步调试讲解）。课程包括：基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。Ÿ  基础篇包括多目标跟踪任务介绍、常用数据集和评估指标；Ÿ  实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的YOLOv8+ByteTrack的多目标跟踪计数与越界识别具体的实践操作步骤演示；Ÿ  原理篇中讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器、SORT、DeepSORT和ByteTrack多目标跟踪算法的原理，并解读了ByteTrack论文；Ÿ  代码解析篇中使用PyCharm单步调试对ByteTrack的代码逐个文件进行讲解。课程提供代码解析文档。
YOLOv8+bytetrack实现多目标追踪
heromps的博客
04-29 5146
ByteTrack是一种基于检测的目标追踪算法，它在YOLOv8检测器的基础上进行了改进，实现了更高效的目标追踪，具有简单、高效和通用的特点。相较于传统的多目标跟踪方法，ByteTrack不依赖于ReID模型，而是通过关联每个检测框来进行跟踪。这种方法可以有效地解决低分检测框被简单丢弃的问题，从而减少漏检和碎片化轨迹的情况。ByteTrack算法流程如下：首先，使用目标检测器对当前帧进行检测，得到一系列候选目标框。
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
阿旭的博客
01-25 9780
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、运动物体追踪
TensorRT C++ api 部署 YOLOv8 + ByteTrack
zi_y_uan的博客
10-24 3379
针对 ByteTrack 目标跟踪算法，使用 YOLOv8 作为其检测器，并使用 TensorRT 部署 YOLOv8、ByteTrack，进一步加速跟踪速度，并且在边缘端和服务端均可部署
基于深度学习的交通违法行为识别系统
最新发布
laoman456的博客
05-09 749
随着城市机动车保有量的迅速增长，道路交通安全问题日益突出。传统人工监控方式效率低、成本高，已无法满足高密度交通场景下对违法行为实时精准检测的需求。近年来，深度学习在计算机视觉领域取得突破性进展，为构建自动化、智能化的交通执法系统提供了可行途径。研发一套基于深度学习的交通违法行为识别系统，不仅能缓解交警部门的监控压力，提高执法效率，而且对降低事故率、提升道路通行能力具有重要社会价值。
yolov8＋bytetrack实现多目标跟踪
l15717690526的博客
02-21 1505
在训练yolov8权重的时候一定要注意将类别信息改成自己的信息。把类比什么的改成自己的数据集，数据集的路径也要替换自己的路径。就可以训练自己的数据集了，训练完之后得到自己的权重文件。自己创建一个.yaml文件用于自己数据集的路径选择。工具标注自己的数据集，一定要分清楚自己的类别信息。使用以下代码可以按照比例划分自己的数据集。之后打开命令框输入以下命令进入标注页面。只需要输入好自己数据集的路径就可以开始。将代码里面的nc改成自己的真实类别。修改完之后，运行train.py。然后标注自己的数据集就行。
Yolov8的多目标跟踪实现
白起
02-14 7761
2023年2月，Yolov5发展到yolov8，这世界变得真快哦。mikel-brostrom在github上不断更新多目标跟踪方法，deepsort升级到StrongSort，检测用yolov8，tracker除了StrongSort外，还有 ocsort和bytetrack，眼花缭乱。运行效果，明显比以前的deepsort好，即使用yolov8n，也比deepsort yolov5m强，说明strongsort比deepsort，yolov8比yolov5都有效果的提升。试验过程没有遇到问题。
YOLOV8+ByteTrack实现多目标检测与追踪
gaoyi928的博客
12-19 5826
80.3 的 MOTA：表示该系统在多目标跟踪任务中，在检测精度、漏检和身份切换方面的表现非常好。77.3 的 IDF1：表示该系统在多目标跟踪任务中，能够较好地保持目标的身份一致性，避免了大量的身份切换。ByteTrack 是一款高效且高精度的多目标跟踪算法，其核心优势在于结合高置信度和低置信度检测结果，显著提升了遮挡和密集场景下的跟踪性能，同时保持了较高的实时性。算法具有结构简洁、适应性强的特点，能够灵活应用于多种检测模型。
Yolov8-车辆跟踪（BoT-SORT和ByteTrack算法）
搬砖小能手
03-11 2888
ByteTrack预测的速度感觉比BoT-SORT快一些，流畅一些。
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
阿旭的博客
05-04 9060
基于YOLOv8与ByteTrack的车辆检测追踪与流量计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标追踪、车辆检测追踪、过线计数、流量统计
ByteTrack多目标跟踪（二） YOLO V8+ByteTrack官方代码解析
xiaoxu的博客
09-05 1106
整个算法流程中最为核心的方法：BYTETracker.update。使用跟踪方法在检测中通过回调的方式调用对应的目标函数。
【最新版本v2.1】YOLO X, v3 ~ v12 + 各种跟踪器(SORT, DeepSORT, ByteTrack, BoT-SORT)实现多目标跟踪
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wjpwjpwjp0831的博客
08-18 3万+
支持三种检测器（YOLOX，v7，v8）和7种跟踪器（SORT, DeepSORT, ByteTrack, BoT-SORT, etc.）实现任意数据集的多目标跟踪！模块化解耦设计，便于集成和修改！
yolov8+bytetrack
01-18
### 将YOLOv8与ByteTrack集成 为了实现YOLOv8与ByteTrack的有效结合，可以按照如下方法操作： #### 安装依赖库 确保已安装必要的Python包来支持YOLOv8和ByteTrack的功能。通常情况下，这涉及到安装`ultralytics`以及其他可能需要的计算机视觉库。 ```bash pip install ultralytics bytetrack ``` #### 导入所需模块并初始化模型 加载YOLOv8预训练权重文件以及配置ByteTrack参数设置。这里假设已经下载好了相应的YOLOv8模型文件（如`yolov8s.onnx`) 和 ByteTrack所需的资源。 ```python from ultralytics import YOLO import cv2 from byte_tracker import BYTETracker # 假定这是处理跟踪逻辑的一个类 # 初始化YOLOv8对象检测器 model = YOLO('path/to/yolov8_model.onnx') # 创建BYTETracker实例用于多目标跟踪 byte_tracker = BYTETracker(frame_rate=30) # 设置帧率为每秒30帧或其他适当值 ``` #### 图像读取与预测 对于每一帧视频数据或者静态图片执行目标检测，并获取边界框信息作为输入传递给ByteTrack进行轨迹关联计算。 ```python def process_frame(image_path): image = cv2.imread(image_path) # 执行YOLOv8的目标检测任务 detections = model.predict(image)[0].boxes.data.tolist() online_targets = [] if len(detections) > 0: track_results = byte_tracker.update(np.array(detections), image.shape[:2]) for t in track_results: bbox, id_, score = t.tlbr.astype(int).tolist(), int(t.track_id), float(t.score) online_targets.append((bbox, id_)) # 绘制矩形边框标记被识别到的对象及其ID编号 label = f'ID-{id_}' color = (0, 255, 0) thickness = 2 cv2.rectangle(image, tuple(bbox[:2]), tuple(bbox[2:]), color=color, thickness=thickness) cv2.putText(image, text=label, org=(bbox[0], max(0,bbox[1]-10)), fontFace=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, fontScale=.5, color=color, thickness=thickness//2) return image, online_targets ``` 此部分代码展示了如何利用YOLOv8完成物体定位后，再通过调用`update()`函数将这些位置更新至ByteTrack中以便持续追踪多个移动实体[^1]。 #### 结果展示或保存 最后一步是对经过上述流程处理后的图像做进一步的操作——要么直接显示出来供即时查看；要么将其序列化存储起来形成完整的监控录像片段。 ```python processed_image, _ = process_frame("input/image_or_video_frame.png") cv2.imshow('Processed Frame', processed_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 以上就是YOLOv8同ByteTrack相结合的一种典型做法概述[^4]。
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