yolo结合bytetrack结合onnxruntime

### 集成YOLO和ByteTrack使用ONNX Runtime部署实现多目标跟踪 #### 准备工作 为了成功集成YOLO和ByteTrack并使用ONNX Runtime进行部署，需准备必要的开发环境。这包括安装Python、C++编译器以及相关库如OpenCV、ONNX Runtime等。 #### 加载YOLO ONNX模型 首先，在C++环境中加载YOLO的ONNX模型用于目标检测。此过程涉及初始化ONNX Runtime会话，并设置输入输出节点名称以便后续调用[^1]。 ```cpp #include "onnxruntime_cxx_api.h" // ...其他必要头文件... Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test"); Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetIntraOpNumThreads(1); std::unique_ptr<Ort::Session> session{new Ort::Session(env, L"path_to_your_model.onnx", session_options)}; ``` #### 执行目标检测 接着，通过已创建的ONNX Runtime会话执行前向传播操作来获取图像中各物体的位置信息。这部分代码主要围绕着构建输入张量、传递给模型预测函数以及解析返回的结果展开[^3]。 ```cpp auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault); // 构建输入数据... std::vector<int64_t> input_node_dims{batch_size, channels, height, width}; float* float_input_data = new float[input_count]; for (int i = 0; i < input_count; ++i){ float_input_data[i] = /* your preprocessing */; } Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, float_input_data, input_count, input_node_dims.data(), input_node_dims.size()); // 获取输出... const char* output_names[] = {"output_name"}; auto output_tensors = session->Run( Ort::RunOptions{nullptr}, &input_tensor_names[0], &input_tensor, 1, output_names, num_outputs); ``` #### 初始化ByteTrack追踪模块 完成上述步骤之后，便可以根据YOLO给出的对象框坐标及其他属性（例如置信度分数），启动ByteTrack算法实例化对象，从而开启对多个移动实体的同时监控任务[^4]。 ```cpp byte_tracker.ByteTracker tracker; // 假设我们已经得到了一批detections std::vector<Object> detections; tracker.update(detections); // 更新字节级联跟踪器的状态 ``` #### 结合两者优势 最后一步就是将这两个组件紧密联系起来——每当YOLO提供新的检测结果时立即通知到ByteTrack；而后者则负责维护各个被监视个体的历史记录直至最终消失不见为止。这样的设计不仅提高了系统的响应速度还增强了抗干扰能力[^2]。