实战目标跟踪：DeepSORT + YOLOv5（上）

人工智能

2023-10-13 07:44:10

目标跟踪实战：deepsort + YOLOv5（上）

前言

今天我们正式开始目标跟踪实战，上一篇博客简单介绍了卡尔曼滤波，由于技术问题，并未深入展开。本次，我们将使用 DeepSORT 算法结合 YOLOv5 目标检测框架，打造一个实用的目标跟踪系统。

DeepSORT 算法简介

DeepSORT（深度排序）是一种多目标跟踪算法，它利用了目标检测和数据关联技术。其主要流程如下：

目标检测： 使用 YOLOv5 等目标检测模型检测场景中的目标，并输出其位置和类别。
数据关联： 将当前帧的目标与前一帧的目标进行关联，以确定它们是否属于同一个目标。DeepSORT 使用匈牙利算法来解决数据关联问题。
卡尔曼滤波： 对每个目标应用卡尔曼滤波器，以估计其状态（位置、速度等）并预测其未来位置。
目标 ID 分配： 为新检测到的目标分配唯一的 ID，并维护每个目标的轨迹。

系统实现

我们的目标跟踪系统将由以下组件组成：

YOLOv5 目标检测模型
DeepSORT 数据关联和跟踪算法
OpenCV 图像处理库

系统搭建步骤

安装依赖项： 安装 OpenCV、PyTorch、CUDA 等依赖项。
获取 YOLOv5 模型： 下载并加载经过预训练的 YOLOv5 模型。
初始化 DeepSORT： 创建 DeepSORT 跟踪器对象。
视频流处理： 获取视频流并从每帧中提取目标。
目标关联和跟踪： 将目标与 DeepSORT 跟踪器关联并更新其状态。
轨迹可视化： 将目标的轨迹和 ID 可视化在视频帧上。

代码示例

import cv2
import torch
from deepsort.utils.parser import get_config
from deepsort.deepsort import DeepSort

# 加载 YOLOv5 模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 初始化 DeepSORT 跟踪器
config = get_config()
deepsort_tracker = DeepSort(config.DEEPSORT.REID_CKPT)

# 视频流处理
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 目标检测
    results = model(frame)

    # 目标关联和跟踪
    deepsort_tracker.update(results.xyxy[0].numpy(), results.confidences[0].numpy())

    # 轨迹可视化
    for track in deepsort_tracker.tracks:
        bbox = track.to_tlbr()
        id = track.track_id
        cv2.rectangle(frame, (int(bbox[0]), int(bbox[1])), (int(bbox[2]), int(bbox[3])), (0, 255, 0), 2)
        cv2.putText(frame, str(id), (int(bbox[0]), int(bbox[1])), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

    # 显示结果
    cv2.imshow('Frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()