yolo sort

### YOLO与SORT结合的实现 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，而SORT（Simple Online and Realtime Tracking）则是一个轻量级的目标跟踪框架。两者结合可以实现实时多目标跟踪。 #### 实现原理 YOLO负责提供每一帧中的边界框预测以及对应的置信度分数和类别标签[^1]。这些边界框作为输入传递给SORT算法。SORT通过卡尔曼滤波器估计对象的状态，并利用匈牙利算法解决数据关联问题，从而完成对多个目标的连续追踪[^2]。 以下是YOLO与SORT结合的一个简单Python实现： ```python import cv2 from sort import Sort from yolov5 import YOLOv5 # 假设使用的是YOLOv5模型 # 初始化YOLOv5模型 model = YOLOv5('yolov5s.pt') # 初始化SORT tracker tracker = Sort() cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() if not ret: break # 使用YOLO获取检测结果 detections = model(frame) # 返回格式应为 [x1, y1, x2, y2, confidence, class_id] # 转换为SORT所需的格式 [x1, y1, x2, y2, score] detection_boxes = [[*det[:4], det[4]] for det in detections.xyxy[0].cpu().numpy()] # 更新SORT tracker tracks = tracker.update(detection_boxes) # 绘制跟踪ID到视频流上 for track in tracks: bbox = track[:-1] # 边界框坐标 track_id = int(track[-1]) # 跟踪ID cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 255, 0), 2) cv2.putText(frame, f"ID {track_id}", (int(bbox[0]), int(bbox[1])-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("Frame", frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码展示了如何加载YOLO模型并将其输出转换为适合SORT处理的形式。`Sort()`类来自官方SORT库，它接收每帧的边界框列表，并返回带有唯一ID更新后的轨迹集合。 #### 安装依赖项 为了运行此脚本，需安装必要的库： ```bash pip install opencv-python-headless torch torchvision git clone https://github.com/abewley/sort.git cd sort && pip install . ``` 此外，还需要下载预训练好的YOLO权重文件或者自行训练一个适用于特定场景的新模型。 ### 性能评估指标 对于此类应用，通常采用mAP（Mean Average Precision）、MOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）等标准来衡量整体性能表现。其中，Pascal VOC使用的mAP计算方法较为经典。