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使用 Ultralytics YOLOv8 进行目标检测与追踪

Nuvola Ladi

2 分钟阅读

2024年5月9日

探索 Ultralytics YOLOv8 的强大目标检测与追踪功能,我们将逐步介绍如何设置模型、配置追踪器,并通过实际演示展示实时推理。

今天,我们将深入 Ultralytics YOLOv8 的另一个篇章。在这一集中,我们的重点是目标检测追踪,这是计算机视觉的一个基本方面,它开启了跨行业的无数应用。加入我们,与 Nicolai Nielsen 一起探索 YOLOv8 在该领域的功能。

监控系统到工业自动化,目标检测和追踪在各种场景中都起着至关重要的作用。借助 Ultralytics 驱动的 YOLOv8,利用这些功能变得比以往任何时候都更容易。Nicolai 将带领我们了解整个过程,一路强调关键见解和实际演示。

场景设定

在深入研究目标检测和追踪的复杂性之前,Nicolai 强调了 YOLOv8 的多功能性。无论是识别拥挤空间中的个体还是监控生产线上的物体,YOLOv8 都提供了一个强大的解决方案。 

模型设置

在 Visual Studio Code 中导航。在本视频中,Nicolai 演示了如何设置 YOLOv8 模型以进行目标检测和追踪。他利用中等模型展示了由于先进的硬件配置,即使是更大的模型也可以无缝地实时运行。

配置追踪器

在目标追踪领域,选择正确的追踪器至关重要。Nicolai 向我们介绍了 ByteTrack 算法,该算法以其准确性和可靠性而闻名。此外,他还通过提及像 BoTSort 这样的替代追踪器来突出 YOLOv8 的多功能性,以满足不同的追踪要求。

实时推理

在配置好模型和追踪器后,现在是见证 YOLOv8 实际应用的时候了。在本教程中,我们可以看到程序的运行方式,通过预先录制的视频提供目标检测和追踪的实时演示。结果令人印象深刻,每个对象都被分配了一个唯一的标识符,以便进行无缝追踪。

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图 1. Nicolai Nielsen 展示了使用 Ultralytics YOLOv8 进行目标检测和追踪的内部工作原理。

实时网络摄像头测试

为了进一步演示,我们看到如何切换到实时网络摄像头提要以展示实时追踪功能。从检测个体到识别物体,YOLOv8 在追踪中保持一致性,即使在摄像头移动和遮挡的情况下也是如此。

多流上的目标追踪

使用多线程在多个视频流上进行目标追踪非常适合处理大量的监控摄像头提要。将 Python 的线程模块与 YOLOv8 结合使用,每个线程管理一个单独的追踪器实例,从而实现高效的后台处理。此功能非常有用,并在高级分析中发挥着重要作用。

实际应用

随着演示的展开,Nicolai 强调了目标检测和追踪的实际意义。从医疗保健行业到农业制造业,应用范围广泛且多样。他还强调了将追踪功能与检测相结合以提高效率和准确性的重要性。

总结

总之,目标检测和跟踪技术的无数应用为各行各业提供了灵活性和创造性的解决方案。加入我们,通过 Ultralytics YOLOv8 释放计算机视觉的全部潜力。 点击此处了解更多信息并观看完整教程! 

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