yolov11 deepsort多目标追踪

### YOLOv11与DeepSort结合进行多目标跟踪 #### 一、YOLOv11简介 YOLOv11作为YOLO系列中的改进版本，在速度和精度上都有显著提升。该模型通过优化网络结构以及引入新的训练技巧来提高检测性能[^2]。 #### 二、DeepSort概述 DeepSort是一种高效的在线多对象跟踪框架，它不仅依赖于外观特征还利用运动模型（即卡尔曼滤波器）预测物体位置变化趋势，并采用匈牙利算法完成当前帧内检测框与已有轨迹之间的最优分配[^1]。 #### 三、集成方案说明 为了实现稳定可靠的多目标追踪功能，可以按照如下方式将两者结合起来： - **初始化阶段** - 加载预训练好的YOLOv11权重文件用于图像中感兴趣区域(ROI)提取。 - 初始化多个KalmanFilter实例分别对应不同类别下的待跟蹤实体；同时创建Track类列表存储每条路径的历史记录及其状态信息。 - **处理每一帧视频流数据时执行的操作** - 使用YOLOv11获取当前时刻所有可能存在的行人或其他移动物体边界框坐标集合detections[]。 - 对上述结果应用非极大抑制(NMS)，去除冗余候选框只保留最有可能的一个。 - 计算每个剩余bbox对应的appearance descriptor向量表示形式，这一步骤通常借助深度学习模型如ResNet50完成。 - 调用HungarianAlgorithm()函数寻找最佳匹配关系，即将新发现的对象尽可能合理地关联到已知tracklets上去。 - 更新成功配对后的kalman filter参数并扩展相应trace history；对于未能找到合适parent的新entry，则视为新开始的一条独立路线予以注册登记。 ```python from deep_sort import nn_matching from deep_sort.detection import Detection from deep_sort.tracker import Tracker import numpy as np metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric("cosine", max_cosine_distance, nn_budget) tracker = Tracker(metric) def process_frame(frame): detections = yolo_v11.detect_objects(frame) # 获取YOLOv11检测结果 detection_list = [] for det in detections: bbox = det['bbox'] confidence = det['confidence'] feature = extract_feature_from_image(frame[bbox[1]:bbox[3], bbox[0]:bbox[2]]) # 提取外观描述符 detection_list.append(Detection(bbox=bbox[:4], confidence=confidence, feature=feature)) tracker.predict() matches, unmatched_tracks, unmatched_detections = tracker.update(detection_list) track_bboxes = [] for match in matches: track_id = match[0] detection_idx = match[1] tracked_bbox = tracker.tracks[track_id].to_tlbr().tolist() track_bboxes.append({ "id": track_id, "bbox": tracked_bbox }) return track_bboxes ```