在计算机视觉领域,实时跟踪和统计人数对于各种应用至关重要,从监控到事件管理。在这篇博客文章中,我们将探讨如何利用YOLOv8和ByteTracker实现准确的人数统计。
引言
- YOLOv8(You Only Look Once,第八版)是一种以其速度和准确性而闻名的最新对象检测模型。
- ByteTracker是一种先进的跟踪算法,旨在维持对象在帧之间的身份,使其成为执行人数统计等任务的理想选择。
这种组合不仅允许我们在帧中检测到人,而且还能够跟踪他们在帧之间的移动,为实时人数统计提供了强大的解决方案。
先决条件
在深入实现之前,请确保您具备以下条件:
- Python 3.10
- Ultralytics
设置环境
首先,创建并激活虚拟环境以管理依赖项:
安装必要的库:
实现人数统计
(1) 导入库从导入所需的库开始:
(2) 定义PersonTracker类
创建一个PersonTracker类,该类集成了用于检测的YOLOv8和用于跟踪的ByteTracker:
(3) 运行人员跟踪器
视频文件跟踪:
网络摄像头跟踪:
RTSP流跟踪:
支持的模型
对于YOLOv8,模型通常根据它们的准确性和速度权衡进行分类。通常支持以下模型:
- YOLOv8n(Nano):提供高速度和较低的准确性。非常适合处理速度的实时应用
- YOLOv8s(Small):平衡速度和准确性。适用于许多实际应用。
- YOLOv8m(Medium):在速度和准确性之间提供良好的权衡。适用于更苛刻的应用。
- YOLOv8l(Large):高准确性,速度较低。最适合准确性为优先考虑的场景。
结论
通过结合YOLOv8和ByteTracker,您可以有效地在帧之间检测和跟踪人员,提供准确的计数和有价值的洞察。这个解决方案可以扩展到需要实时个人监控和分析的各种应用。
参考文献:
- YOLOv8文档:https://docs.ultralytics.com/
- ByteTracker论文:https://arxiv.org/abs/2005.03659
- 源码:https://github.com/ishworrsubedii/person_tracker