yolo DeepSORT
时间: 2025-01-14 09:11:25 浏览: 47
### 结合YOLO与DeepSORT的目标检测和跟踪
#### 使用YOLO进行目标检测
YOLO系列模型因其快速推理速度而广泛应用于实时场景下的物体检测任务中。当结合DeepSORT时,首先利用YOLO完成图像或视频帧内的目标检测工作[^1]。
对于每一帧输入数据,通过加载预训练好的YOLO权重文件来初始化网络结构,并执行前向传播操作获取边界框位置以及类别置信度得分作为初步候选区域列表输出:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device) # 加载YOLOv5小型版模型
model.eval()
def detect_objects(frame):
results = model([frame], size=640)[0].xywh[0].numpy()
return results
```
#### 利用DeepSORT实现稳定轨迹关联
得到上述由YOLO产生的检测结果之后,下一步便是借助于DeepSORT来进行跨时间步长间相同实体的身份确认过程。这一步骤主要涉及两个方面的工作:一是外观特征提取;二是卡尔曼滤波器预测更新机制的应用[^2]。
为了确保不同时间段内同一对象能够被正确识别出来,在每次接收到新的观测值之前都需要先调用`predict()`函数对现有状态估计做出预报;随后再依据实际测量情况调整这些假设值(`update()`)。与此同时,还需计算待匹配项之间的相似程度(即cosine distance),从而决定最佳配对方案:
```python
from deep_sort.deep_sort import DeepSort
deepsort = DeepSort(
max_dist=0.2, # 特征空间距离阈值
nn_budget=None # 外观描述子队列长度限制
)
def track_objects(detections, frame_idx):
outputs = deepsort.update(detections[:, :4], detections[:, -1], detections)
return outputs
```
最终返回的结果不仅包含了各个实例的位置信息,还附带有一个独一无二的整数型标识符用来表征具体哪一个个体正在被监视之中。这样就实现了从单纯静态图片级别的分类标注到动态连续序列里长期稳定的运动监测转变[^3]。
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