YOLOv8添加DeepSORT目标追踪算法

最新推荐文章于 2025-04-24 11:26:12 发布
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今年公司ultralytics发布了最新的YOLOv8目标检测模型，同时提供了基于该模型的跟踪实现，该实现通过调用2022年最新提出的跟踪算法BoT-SORT或ByteTrack实现目标跟踪。

多目标追踪算法核心思想是将目标检测和目标跟踪分离开来，首先使用目标检测算法对视频帧中的目标进行检测，然后将检测到的目标转化为特征向量，使用深度学习模型对目标特征进行学习， 最后使用==卡尔曼滤波器==对目标进行跟踪，实现对目标的连续跟踪。 DeepSort的优点是实时性高、准确率高、鲁棒性强，可以应用于多种场景，如人脸识别、车辆跟 踪等。同时，DeepSort还具有可扩展性强的优点，可以根据不同的应用场景进行定制化的优化。本文基于YOLOv8+DeepSORT实现目标检测及跟踪。

首先去GitHub官网将项目下载或者拉下来

网址：MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking: YOLOv8 Object Tracking using PyTorch, OpenCV and DeepSORT (github.com)然后按照readme文档将环境配置好

pip install -e '.[dev]'

进入到detect中

cd ultr
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记一下YOLOv8n配置deepsort
ldxldx777的博客
04-10 925
由于论文中需要进行技术所以尝试了YOLOv8n中自带的跟踪技术算法：botsort和bytetrack我研究的是小目标所以实验发现bytetrack比botsort快，且精度高，但是计数仍旧出现虚高的情况，所以搜索其他跟踪算法，然后发现了deepsort便开始调试踩坑。尝试了好几种方法，供大家参考，希望大家有什么踩坑的都积极记录供后面的人学习。
基于yolov8+deepsort的多目标跟踪完成行人、车辆计数和越界检测
Levante_ceo的博客
11-12 6329
​。
YOLOv8+ Deepsort+Pyqt5车速检测系统
最新发布
gu781223的博客
04-24 710
该系统通过YOLOv8进行高效的目标检测与分割，结合DeepSORT算法完成目标的实时跟踪，并利用GPU加速技术提升处理速度。系统支持模块化设计，可导入其他权重文件以适应不同场景需求，同时提供自定义配置选项，如显示标签和保存结果等。随着城市交通压力的增加，智能交通系统（ITS）成为缓解交通拥堵、提高道路安全的重要手段。车辆检测与测速作为ITS的核心模块之一，对提升交通管理效率具有重要意义。YOLOv8和DeepSORT作为当前目标检测与跟踪领域的领先算法，其结合使用能够显著提升系统的实时性和准确性。
YOLOv8源码修改（3）-多个YOLOv8模型 +deepsort 实现多目标跟踪 and 修改原始deepsort结果，加入预测类别和置信度
qq_40387714的博客
05-27 2950
使用YOLOv8+deep_sort实现多目标跟踪。YOLOv8官方仅提供了bot_sort和byte_tracker两种跟踪算法，而常用的deep_sort并未给出。即使给出，由于高度封装，高耦合度导致自定义使用跟踪结果困难。因此，将YOLOv8只作为检测器使用，再结合deep_sort实现多目标跟踪，并给出获取目标跟踪结果、可视化、保存推理文件等方法。
目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统
07-09
目标跟踪+YOLOv8-deepsort 实现智能车辆跟踪+计数系统： - 本工程包含源码及详细操作视频 - 里边也包含了环境搭建+demo运行的详细教程 适合研究小白等
基于YOLOv8与DeepSORT实现多目标跟踪——算法与源码解析
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知来者逆的博客
11-08 2万+
基于目标检测YOLOv8与目标追踪DeepSORT实现的多目标实时追踪，算法原理与源码解析。
YOLOv8+DeepSort实现
qq_53545309的博客
08-12 4838
DeepSORT是一种计算机视觉目标跟踪算法，旨在为每个对象分配唯一的ID并跟踪它们。它是SORT（Simple Online and Realtime Tracking，简单在线实时跟踪）算法的扩展和改进版本。SORT是一种轻量级目标跟踪算法，用于处理实时视频流中的目标跟踪问题。DeepSORT引入了深度学习技术，以加强SORT的性能，并特别关注在多个帧之间跟踪目标的一致性。
yolov8+deepsort（yolo目标检测+自适应卡尔曼滤波追踪+毕业设计代码）
QQ_1309399183的博客
11-04 1677
yolov8+deepsort（yolo目标检测+自适应卡尔曼滤波追踪+毕业设计代码）
YOLOv8 DeepSORT实现智能交通监控-改进yolo单目测距及速度测量-流量计数
QQ_1309399183的博客
10-26 1238
YOLOv8 DeepSORT实现智能交通监控-改进yolo单目测距及速度测量-流量计数
YOLOv8与DeepSORT实现目标追踪
04-18
为了解决这些问题，可以借助跟踪器 DeepSORT 以及检测器 YOLO v8，从而构建一个高性能的实时多目标跟踪模型。 参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/matt45m/article/details/134237238#comments_32297294
基于YOLOV5-7.0+DeepSort的目标追踪算法
10-30
基于DeepSORT算法和YOLOv5 7.0版本的目标跟踪实现。DeepSORT是一种强大的多...在基于 YOLOV5 和 DeepSort 的目标追踪算法中，首先使用 YOLOV5 对视频帧进行目标检测，然后使用 DeepSort 对检测到的目标进行跟踪。具体步
YOLOv8-DeepSORT-code.zip
10-22
YOLOv8-DeepSORT_code.zipYOLOv8-DeepSORT_code.zipYOLOv8-DeepSORT_code.zipYOLOv8-DeepSORT_code.zip YOLOv8-DeepSORT_code.zip
基于YOLOv8+DeepSort的目标追踪-YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking模型
11-12
基于YOLOv8和DeepSort的组合，本篇教程详尽地介绍了如何进行目标追踪的全过程。YOLOv8是一种先进的目标检测算法，以其速度快、准确度高而著称。在目标追踪领域，YOLOv8能够快速准确地检测出视频帧中的目标物体。而...
基于yolov8+deepsort实现车辆追踪和进出计数统计源码+运行说明.zip
09-21
该方案的核心技术基于最新版本的YOLO（You Only Look Once）目标检测模型——YOLOv8，以及用于目标追踪的DeepSORT算法。YOLOv8以其极高的检测速度和准确性，成为了当前目标检测领域的佼佼者，而DeepSORT则以其优秀的...
YOLOv8+DeepSORT多目标车辆跟踪（车辆检测+跟踪+车辆计数）（内附免费资源+部署讲解）
李同学Lino的博客
10-06 2万+
欢迎来到我的博客！今天我们将一起探讨一种先进的视觉跟踪算法——YOLOv8+deepsort。该算法结合了YOLOv8目标检测算法和deepsort跟踪算法，能够在复杂场景中实现准确且稳定的目标跟踪。本篇文章将带您了解YOLOv8+deepsort跟踪算法的优势、特点以及在各个领域的应用场景，帮助您更深入地理解这一技术。目标跟踪是计算机视觉领域的一个关键任务，旨在在不同的视频帧中识别并跟踪特定目标。随着深度学习技术的发展，目标跟踪算法的性能得到了显著提升。
YOLOv8+DeepSort+PyQt+UI（yolov8目标跟踪+GUI界面）目标跟踪+语义分割+姿态识别 三合一 计算机视觉
2401_88440984的博客
02-03 1212
YOLOv8+DeepSort+PyQt+UI（yolov8目标跟踪+GUI界面）目标跟踪+语义分割+姿态识别 三合一 计算机视觉 深度学习
yolov8 + deepsort 用于进行多目标检测（车流统计，人流统计）
liuxuan19901010的博客
05-08 3801
yolov8多目标识别
Yolov8+deepsort结合
2202_76035307的博客
08-15 736
此外，如果在连续TLost帧中没有检测到目标，跟踪将终止该目标的轨迹，其中TLost是一个可配置的参数。如果目标重新出现，跟踪将在新的身份下恢复。数据关联：在数据关联步骤中，目标的边界框信息与检测结果结合，从而形成一个成本矩阵，该矩阵计算每个检测与已知目标的所有预测边界框之间的交并比（IOU）距离。当检测结果与已知的目标相关联时，检测到的边界框信息用于更新目标的状态，包括速度分量，这是通过卡尔曼滤波器框架来实现的。检测：首先，在跟踪流程的第一步，目标检测器被用来检测当前帧中需要跟踪的目标对象。
使用 YOLOv8 和 DeepSORT 进行对象检测和跟踪
DT程序员的博客
07-03 2642
在本教程中，您将学习如何使用 YOLOv8 检测对象以及如何使用 DeepSORT 跟踪视频中的这些对象。
yolov8 deepsort多目标追踪
04-24
### YOLOv8与DeepSort结合实现多目标追踪 YOLOv8是一种高效的目标检测框架，而DeepSort则通过引入自适应卡尔曼滤波器和匈牙利匹配算法来提升目标跟踪的稳定性[^1]。两者的结合可以实现在复杂场景下的实时多目标追踪。 #### 环境准备 为了运行YOLOv8+DeepSort项目，需先安装必要的依赖库并配置开发环境。以下是具体操作： - **克隆仓库** 首先从GitHub上获取项目的源码文件。可以通过以下命令完成： ```bash git clone https://github.com/junhongnb/YOLOv8-DeepSort-Object-Tracking.git cd YOLOv8-DeepSort-Object-Tracking ``` - **创建虚拟环境** 推荐使用`conda`或`virtualenv`创建独立的Python环境以避免版本冲突。 ```bash conda create -n yolov8-deepsort python=3.9 conda activate yolov8-deepsort pip install -r requirements.txt ``` #### 数据集准备 如果计划训练自己的数据集，则需要按照特定格式标注图像数据。通常采用COCO或VOC格式进行标注，并将其转换为YOLO支持的形式[^1]。完成后将数据路径写入配置文件中以便后续调用。 #### 模型训练 对于定制化需求来说，可能需要微调预训练权重以适配新领域内的对象类别。执行下面脚本来启动训练过程： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8s.pt') # 加载基础模型 results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` 注意替换参数中的路径为你本地实际存储位置。 #### 测试与验证 当模型收敛后即可进入测试阶段，在此期间可利用object_tracker.py脚本加载视频流并对其中的对象实施连续标记处理[^3]: ```bash python object_tracker.py --video ./data/video/test.mp4 --output ./outputs/output.avi ``` 以上流程涵盖了从零构建一套完整的YOLOv8加DeepSort解决方案所需的关键环节。 ### 示例代码片段 这里给出一段简化版的伪代码用于展示核心逻辑结构： ```python import cv2 from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort tracker = DeepSort(max_age=30) def process_frame(frame): detections = detect_objects_with_yolov8(frame) # 使用YOLOv8得到边界框列表 tracks = tracker.update_tracks(detections, frame=frame) # 更新轨迹状态 for track in tracks: if not track.is_confirmed(): continue bbox = track.to_tlbr() # 获取当前帧上的包围盒坐标 id_num = track.track_id # 获得唯一ID号 draw_box_and_label(frame, bbox, f'ID-{id_num}') return frame ```
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