yolov 11 deepsort
时间: 2025-04-29 18:22:53 浏览: 23
### YOLOv11与DeepSort结合实现目标跟踪
#### 背景介绍
YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时对象检测算法,而 DeepSort 则是一种基于深度学习的多目标跟踪框架。两者结合可以实现实时高效的视频流中的物体检测和追踪。
#### 技术原理概述
YOLOv11负责提供每一帧图像中所有感兴趣的目标边界框以及类别标签[^1]。这些初步的结果被传递给DeepSort模块,在这里通过卡尔曼滤波器预测位置并利用外观特征匹配来维持轨迹的一致性和稳定性[^2]。
#### 安装依赖库
为了使这两个工具协同工作,通常需要安装一些必要的Python包:
```bash
pip install numpy opencv-python torch torchvision cython filterpy scipy lap
```
对于特定版本的要求,请参照官方文档说明。
#### 配置环境变量
确保设置了正确的路径以便能够访问到模型权重文件和其他配置资源。这可能涉及到设置`PYTHONPATH`或其他类似的环境变量指向项目根目录下的适当子文件夹。
#### 编写集成代码片段
下面是一个简单的例子展示如何加载预训练好的YOLOv11模型并与DeepSort实例化连接起来完成基本功能:
```python
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort
import cv2
import torch
from yolov11.models.experimental import attempt_load
from yolov11.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov11.utils.torch_utils import select_device
def detect_and_track(video_path='input.mp4', output_video='output.avi'):
device = select_device('') # Use GPU if available
model = attempt_load(weights="yolov11.pt", map_location=device)
tracker = DeepSort(max_age=30)
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
out = cv2.VideoWriter(output_video,fourcc , 20.0, (int(cap.get(3)), int(cap.get(4))))
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret: break
img = preprocess_image(frame) # Implement this function as per your preprocessing needs.
pred = model(img)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0]
dets_to_sort = []
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
bbox_width = xyxy[2]-xyxy[0]
bbox_height = xyxy[3]-xyxy[1]
dets_to_sort.append([*map(int, xyxy), float(conf)])
tracked_objects = tracker.update_tracks(dets_to_sort, frame=frame)
draw_boxes_on_frame(tracked_objects, frame) # You need to implement drawing logic.
out.write(frame)
cap.release()
out.release()
if __name__ == "__main__":
detect_and_track()
```
此脚本读取输入视频文件,并逐帧处理以执行对象检测和跟踪操作;最后保存带有标注后的输出视频。
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