yolov8 strongsort

### 集成 StrongSORT 到 YOLOv8 中的目标跟踪 #### 安装依赖库 为了使 YOLOv8 能够与 StrongSORT 结合工作，需先安装必要的 Python 库。这通常涉及安装 PyTorch 及其相关组件来支持深度学习模型运行，以及特定版本的 torchvision 和其他辅助包。 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 pip install yolov8 strongsort opencv-python matplotlib scikit-image ``` #### 下载预训练权重文件 获取 YOLOv8 的官方预训练权重和 StrongSORT 所需的 OSNet 权重对于初始化模型至关重要[^1]。 ```python import os from pathlib import Path weights_dir = 'path/to/save/weights' os.makedirs(weights_dir, exist_ok=True) # Download YOLOv8 weights !wget -P {weights_dir} "https://github.com/ultralytics/yolov8/releases/download/v0.1/yolov8n.pt" # Download StrongSORT's OSNet weights !wget -P {weights_dir} "https://drive.google.com/file/d/1ZjQzgYFJGkKmLHqoUcWbRfD7wBpC5eXN/view?usp=sharing" ``` #### 初始化模型实例 创建 YOLOv8 检测器和 StrongSORT 跟踪器的对象，并加载相应的配置参数及权重。 ```python from ultralytics.yolo.engine.model import Model as YOLOModel from strongsort.utils.parser import get_config from strongsort.deep.reid_model_factory import build_reid_model cfg = get_config() cfg.merge_from_file('strong_sort/configs/strong_sort.yaml') detector = YOLOModel(cfg='yolov8n.yaml', ch=3, nc=80).load('yolov8n.pt') tracker = build_reid_model(cfg.REID_CKPT, cfg.USE_CUDA) ``` #### 实现目标检测与跟踪流程 编写函数处理输入图像序列，在每帧执行目标检测并将结果传递给跟踪模块更新轨迹状态。 ```python def process_frame(frame): detections = detector.predict([frame], augment=False)[0].xyxy.cpu().numpy() # Perform object detection online_targets = tracker.update(detections=detections, img_info={'height': frame.shape[0], 'width': frame.shape[1]}, img_size=(640, 640)) # Update tracks using detected bounding boxes return [(int(t.track_id), t.tlbr.tolist()) for t in online_targets if t.is_confirmed()] ``` 通过上述方法可以实现基于 YOLOv8 的高效物体识别并与 StrongSORT 协同完成稳定可靠的多目标持续跟踪任务[^3]。

### YOLOv11与StrongSort结合实现目标检测和跟踪 #### 一、YOLOv11简介 YOLOv11作为Ultralytics YOLO系列中的最新版本，在实时物体检测领域取得了突破性的进展。其不仅继承了之前版本的优点，还在架构设计和训练策略上进行了多项优化，从而实现了更高的精度和更快的速度[^2]。 #### 二、StrongSort算法概述 StrongSort是一种基于DeepSORT的改进版多目标跟踪算法，通过融合ReID（重识别）技术增强了对遮挡场景下的鲁棒性和准确性。相比传统的卡尔曼滤波器加匈牙利匹配的方法，它能够更好地处理复杂环境下的目标切换问题。 #### 三、YOLOv11与StrongSort集成流程 为了完成目标检测与跟踪的任务，可以采用如下方式将两者结合起来： ```python from ultralytics import YOLO import strongsort # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov11.pt') # 使用YOLOv11权重文件 # 初始化StrongSort实例 tracker = strongsort.StrongSORT( reid_weights='osnet_x0_25_msmt17.pt', # ReID模型路径 max_age=30, # 追踪对象的最大丢失帧数 n_init=3 # 新轨迹确认所需的最少观测次数 ) def detect_and_track(frame): results = model(frame) # 执行目标检测 detections = [] for r in results: boxes = r.boxes.xywh.cpu().numpy() # 获取边界框坐标 (cx,cy,w,h) confidences = r.boxes.conf.cpu().numpy() classes = r.boxes.cls.cpu().numpy() detections.extend([*zip(boxes, confidences, classes)]) tracker.predict() # 预测当前状态 tracks = tracker.update(detections) # 更新追踪结果 return tracks # 返回带有ID的结果 ``` 上述代码片段展示了如何加载YOLOv11模型并初始化StrongSort模块来共同工作。`detect_and_track()` 函数接收视频流每一帧图像数据输入后返回带有关联唯一标识符的目标位置信息列表。 #### 四、注意事项 - **硬件需求**: 此类应用通常需要GPU支持才能达到理想效果。 - **参数调整**: 根据实际应用场景可能需微调 `max_age`, `n_init` 参数值以获得最佳表现。 - **依赖安装**: 确保已正确配置PyTorch及相关库版本兼容性。 ---