目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置,估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测,虽然也可以使用目标检测获取,但实际应用中往往是不可行的,原因如下:
目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置,预测其在下一帧图像中的位置。然而,使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制,主要原因如下:
目标跟踪算法的发展历史贯穿了计算机视觉领域的多个阶段,其演进紧密结合了图像处理技术、机器学习方法以及计算硬件性能的进步。以下是目标跟踪算法的发展主要阶段及重要方法:
这一时期目标跟踪主要依赖经典的图像处理技术,通常基于低级特征(如颜色、边缘、纹理等),主要代表方法包括:
随着机器学习和统计建模的发展,目标跟踪进入了学习阶段。此时,算法开始结合目标的多特征(如颜色、纹理、边界等)进行建模和优化。
粒子滤波器(Particle Filter, 1998-2000):
在线 Boosting(2008):
相关滤波器(Correlation Filter)通过快速傅里叶变换(FFT)提升了目标跟踪的计算效率,在实时性和准确性上取得了重要进展。
MOSSE(Minimum Output Sum of Squared Error, 2010):
CSRT(Discriminative Correlation Filter with Channel and Spatial Reliability, 2017):
KCF(Kernelized Correlation Filters, 2015):
深度学习的兴起显著提高了目标跟踪的性能。此时的跟踪算法开始依赖深度卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)来提取高层特征,解决了许多传统方法无法应对的问题。
Siamese 网络(SiamFC, 2016):
MDNet(Multi-Domain Network, 2016):
ATOM(Accurate Tracking by Overlap Maximization, 2019):
SiamRPN(Region Proposal Network, 2018):
近年来,单目标跟踪(SOT)与多目标跟踪(MOT)技术逐步融合,跟踪算法开始关注多个目标之间的关联性。同时,深度学习与经典方法的结合也成为趋势。
多目标跟踪(MOT):
Transformer 模型:
端到端跟踪:
以下是一个基于 Python 的车辆检测与跟踪算法,使用 YOLOv8 进行目标检测,结合 DeepSORT 进行目标跟踪,并使用 OpenCV 处理视频流。
import cv2
from ultralytics import YOLO
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort
# 初始化 YOLOv8 模型
yolo_model = YOLO("yolov8n.pt") # 使用 YOLOv8 预训练模型(选择适合的权重,如 yolov8n.pt)
# 初始化 DeepSORT 跟踪器
tracker = DeepSort(
max_age=30, # 最大未检测目标的生存帧数
nn_budget=100, # 最近邻的最大存储数
nms_max_overlap=1.0 # 重叠阈值
)
# 打开视频文件或摄像头
video_path = "cars_video.mp4" # 替换为你的视频文件路径,或者使用 0 打开摄像头
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
if not cap.isOpened():
print("无法打开视频文件")
exit()
# 定义车辆类别的索引(根据 COCO 数据集类别)
VEHICLE_CLASSES = [2, 3, 5, 7] # 汽车、摩托车、巴士、卡车
# 开始处理视频帧
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("视频处理结束")
break
# YOLOv8 目标检测
results = yolo_model.predict(frame, conf=0.5) # 设置置信度阈值
detections = results[0] # 提取 YOLO 结果
# 筛选车辆目标
det_boxes = []
for det in detections.boxes:
class_id = int(det.cls.cpu().numpy()[0])
if class_id in VEHICLE_CLASSES:
x1, y1, x2, y2 = map(int, det.xyxy[0].cpu().numpy()) # 提取边界框坐标
conf = float(det.conf.cpu().numpy()[0]) # 提取置信度
det_boxes.append([x1, y1, x2, y2, conf]) # 添加到检测列表
# DeepSORT 跟踪
tracked_objects = tracker.update_tracks(
det_boxes, frame=frame
) # 更新跟踪器
# 在帧上绘制跟踪结果
for track in tracked_objects:
if not track.is_confirmed() or track.time_since_update > 1:
continue
track_id = track.track_id # 获取唯一 ID
bbox = track.to_ltwh() # 获取边界框
x, y, w, h = map(int, bbox)
# 绘制边界框和跟踪 ID
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
cv2.putText(
frame,
f"ID {track_id}",
(x, y - 10),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,
0.5,
(0, 255, 0),
2,
)
# 显示当前帧
cv2.imshow("Vehicle Detection and Tracking", frame)
# 按 'q' 键退出
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
# 释放资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
ultralytics
提供的 YOLOv8 模型加载车辆检测模型(yolov8n.pt
)。