在deepsort+yolov7推理

### 结合YOLOv11与DeepSORT实现目标跟踪 #### YOLOv11简介 YOLO (You Only Look Once) 是一种实时对象检测框架，其最新版本YOLOv11继承并改进了前几代的优点，在速度和准确性方面都有显著提升。该网络能够直接预测边界框的位置以及类别概率[^1]。 #### DeepSORT概述 DeepSORT是一种多目标跟踪算法，它不仅依赖于外观特征还利用运动模型来维持轨迹的一致性和稳定性。通过引入卡尔曼滤波器处理位置预测，并采用匈牙利算法完成数据关联任务，从而有效地解决了遮挡等问题带来的挑战[^2]。 #### 实现过程 为了将两者结合起来进行有效的目标跟踪： - **初始化阶段** 需要加载预训练好的YOLOv11权重文件用于图像中的物体检测；同时实例化一个`deepsort`对象，设置好必要的参数比如最大消失时间(`max_age`)、最小可见次数(`min_hits`)等。 - **推理流程** 当接收到新的视频帧时： ```python import torch from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from deep_sort.utils.parser import get_config from deep_sort.deep_sort import DeepSort # 加载YOLOv11模型 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('path_to_yolov11_weights', map_location=device) # 初始化DeepSORT cfg_deep = get_config() cfg_deep.merge_from_file("deep_sort/configs/deep_sort.yaml") deepsort = DeepSort(cfg_deep.DEEPSORT.REID_CKPT, max_dist=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_DIST, min_confidence=cfg_deep.DEEPSORT.MIN_CONFIDENCE, nms_max_overlap=cfg_deep.DEEPSORT.NMS_MAX_OVERLAP, max_iou_distance=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_IOU_DISTANCE, max_age=cfg_deep.DEEPSORT.MAX_AGE, n_init=cfg_deep.DEEPSORT.N_INIT, nn_budget=cfg_deep.DEEPSORT.NN_BUDGET, use_cuda=True) def process_frame(frame): imgsz = 640 # 输入尺寸调整至适合YOLO输入大小 stride = int(model.stride.max()) # model stride names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names # 图像预处理 img = letterbox(frame, new_shape=imgsz)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, hwc to chw img = np.ascontiguousarray(img) img = torch.from_numpy(img).to(device) img = img.float() / 255.0 # 归一化到[0,1] if img.ndimension() == 3: img = img.unsqueeze(0) pred = model(img)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)[0] if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], frame.shape).round() xywhs = [] confidences = [] for *xyxy, conf, cls in reversed(det): bbox_w = abs(int(xyxy[2]) - int(xyxy[1])) x_c = float((int(xyxy[0]) + int(xyxy[2]))/2) y_c = float((int(xyxy[1]) + int(xyxy[3]))/2) obj = [x_c, y_c, bbox_w, bbox_h] xywhs.append(obj) confidences.append([conf.item()]) xywhs = torch.Tensor(xywhs) confidences = torch.Tensor(confidences) outputs = deepsort.update(xywhs.cpu(), confidences.cpu(), frame) for value in list(outputs): x1,y1,x2,y2,track_id = value label = f'{names[int(cls)]} {track_id}' plot_one_box([x1, y1, x2, y2], frame, label=label, color=(255,0,0), line_thickness=2) ``` 此代码片段展示了如何集成YOLOv11与DeepSORT来进行目标检测及跟踪操作。注意这里假设已经安装好了相应的库并且配置正确无误。

### 已知信息分析 目前提供的引用中并未直接提及整合了YOLOv5、LPRNet（可能指代车牌识别网络的一种实现）、DeepSort以及PyQt5的完整交通识别检测系统源码。然而，可以从现有资源和技术栈出发，构建满足需求的功能模块。 #### 技术组件解析 1. **YOLOv5**: 主要用于目标检测，能够高效完成车辆和行人的实时检测[^1]。 2. **LPRNet (License Plate Recognition Network)**: 专注于车牌字符分割与识别的任务。 3. **DeepSort**: 提供多目标跟踪功能，可以进一步扩展到车速测量的应用场景。 4. **PyQt5**: 构建图形用户界面(GUI)，便于展示检测结果并提供交互操作。 以下是基于上述技术栈的一个可行方案描述： --- ### 整合系统的设计思路 #### 1. 环境搭建 需安装必要的依赖库，包括但不限于： - `torch` 和 `torchvision`: 支持深度学习模型运行环境。 - `opencv-python`: 实现视频流处理及图像预处理。 - `deep_sort_pytorch`: 集成 DeepSort 的 Python 版本实现。 - `pyqt5`: 开发 GUI 应用程序的核心工具包。 ```bash pip install torch torchvision opencv-python deep-sort-pytorch PyQt5 ``` #### 2. 功能模块划分 ##### （1）目标检测模块 利用 YOLOv5 进行车道上的车辆和行人检测。加载预训练权重文件以提高精度。 ```python import cv2 from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox def detect_objects(img, model, device='cpu'): img_size = 640 conf_thres = 0.4 iou_thres = 0.5 # 图像预处理 img_resized = letterbox(img, new_shape=img_size)[0] img_tensor = transforms.ToTensor()(img_resized).unsqueeze(0).to(device) # 推理阶段 pred = model(img_tensor)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0] if det is not None and len(det): det[:, :4] = scale_coords(img_tensor.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round() return det.cpu().numpy() # 返回边界框坐标和其他属性 ``` ##### （2）车牌识别模块 通过 LPRNet 对提取的目标区域执行车牌号解析任务。 ```python from lp_recognition.lprnet import build_lprnet def recognize_license_plate(crop_img, lpr_model): result = lpr_model.predict(crop_img) return ''.join(result) # 将预测结果拼接为字符串形式返回 ``` ##### （3）多目标追踪模块 借助 DeepSort 完成连续帧间对象关联工作，从而支持后续速度计算逻辑。 ```python from deep_sort.deep_sort import nn_matching from deep_sort.deep_sort.tracker import Tracker as DSTracker def initialize_tracker(): max_cosine_distance = 0.2 nn_budget = 100 metric = nn_matching.NearestNeighborDistanceMetric('cosine', max_cosine_distance, nn_budget) tracker = DSTracker(metric) return tracker ``` ##### （4）GUI 设计部分 采用 PyQt5 创建友好的可视化窗口布局结构，允许用户上传本地图片或者连接摄像头输入流进行在线监控。 ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget from PyQt5.QtGui import QPixmap class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.setWindowTitle("Traffic Detection System") layout = QVBoxLayout() label_image = QLabel(self) pixmap = QPixmap('placeholder.jpg') label_image.setPixmap(pixmap.scaledToWidth(800)) layout.addWidget(label_image) btn_start = QPushButton("Start Detection", self) btn_stop = QPushButton("Stop Detection", self) layout.addWidget(btn_start) layout.addWidget(btn_stop) container = QWidget() container.setLayout(layout) self.setCentralWidget(container) ``` --- ###