yolov5+deepsort卫星追踪

### 使用YOLOv5和DeepSORT进行卫星目标检测与跟踪 #### 准备工作 为了实现基于YOLOv5和DeepSORT的卫星目标检测与跟踪系统，需准备如下环境： - 安装Python及其依赖库，如`opencv-python`, `numpy`, `torchvision`等。 - 下载并安装YOLOv5模型及相关配置文件。可以从官方GitHub仓库获取最新版本[^4]。 ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` - 获取预训练权重文件用于初始化YOLOv5网络参数。 - 配置DeepSORT所需组件，包括但不限于卡尔曼滤波器、线性最小二乘法求解器以及外观描述符提取模块。 #### 卫星图像处理流程 对于来自卫星的数据源，通常会涉及到特定格式（如GeoTIFF）的支持。因此，在实际操作之前还需要考虑如何读取这些特殊类型的影像资料，并将其转换成适合输入给YOLOv5的形式——通常是RGB三通道图片数组。 一旦完成了前期准备工作，则可以通过以下方式集成YOLOv5和DeepSORT: 1. **加载YOLOv5模型**：利用PyTorch框架加载已有的YOLOv5权重文件，设置设备为GPU加速运算（如果可用的话），并对传入的每一帧执行推理任务以获得边界框坐标和其他属性信息。 2. **初始化DeepSORT实例**：创建一个新的或重用现有的DeepSORT对象，该对象负责管理整个跟踪过程中的状态更新逻辑，例如通过匈牙利算法完成新旧检测结果之间的最佳匹配关系建立；借助卡尔曼滤波机制预测未被观测到的对象可能存在的位置；最后根据视觉特征向量相似度判断不同时间戳间同一实体的身份一致性[^5]。 3. **循环处理每张图像**：遍历所有待分析的画面序列，依次送入上述两步所搭建好的流水线上做进一步处理。具体而言，先由YOLOv5给出初步候选区域建议列表，再交予DeepSORT决定哪些属于连续轨迹的一部分，从而形成完整的运动路径记录。 4. **保存输出结果**：将最终得到的一系列带有身份标签的矩形包围盒绘制回原始图层之上作为可视化反馈呈现出来，同时也可以选择导出CSV/TXT等形式的文字报告供后续统计分析之用。 #### Python代码示例 下面是一段简单的Python脚本片段展示如何组合使用这两个工具包来进行基本的功能测试： ```python import cv2 from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort from pathlib import Path from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from models.experimental import attempt_load def detect_and_track(image_path='data/satellite_images', weights='yolov5s.pt'): device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights=weights).to(device) tracker = DeepSort(max_age=30, n_init=2) image_files = list(Path(image_path).glob('*.jpg')) for img_file in sorted(image_files): frame = cv2.imread(str(img_file)) detections = ... # 调用YOLOv5进行物体检测 tracked_objects = tracker.update_tracks(detections=detections) for obj in tracked_objects: bbox = obj.to_ltrb() id = obj.track_id label = f'{id}' plot_one_box(bbox=bbox, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=2) if __name__ == '__main__': detect_and_track() ``` 此部分省略了一些细节性的函数定义和技术要点说明，但在实践中应当注意调整参数选项使之适应具体的业务需求场景。