这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了使用 YOLOv8 和 DeepSORT 进行对象检测和跟踪。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
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在本教程中，您将学习如何使用 YOLOv8 检测对象以及如何使用 DeepSORT 跟踪视频中的这些对象。
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使用 YOLOv8 和 OpenCV 进行实时目标检测文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-517133.html
使用 DeepSORT 和 OpenCV 进行实时对象跟踪</文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-517133.html
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\\\"目标跟踪 (Object Tracking)\\\"是机器视觉领域中的一个重要研究领域。根据跟踪的目标数量，可以将其分为两大类：单目标跟踪 (Single Object Tracking，简称 SOT) 和多目标跟踪 (Multi Object Tracking，简称 MOT)。 多目标跟踪往往面临一些挑战，例如需要同时跟踪多个目标、目标可能频繁遮挡
YOLOv8是目前最新版本，在以前YOLO版本基础上建立并加入了一些新的功能，以进一步提高性能和灵活性，是目前最先进的模型。YOLOv8旨在快速，准确，易于使用，使其成为广泛的 目标检测和跟踪，实例分割，图像分类和姿态估计任务 的绝佳选择。 YOLOv8的安装条件 Python=3.8 Py
本项目效果展示视频：https://www.bilibili.com/video/BV1E3411G7cP/ 1、本项目通过yolov8/yolov7/yolov5 5.0和deepsort实现了一个多功能智能交通监控系统，可为一些同学的课设、大作业等提供参考。分别实现了不同车辆的跟踪，统计不同车型“上行”和“下行”的数量，实时检测车辆速度，检
参考： https://github.com/ultralytics/ultralytics https://github.com/TommyZihao/Train_Custom_Dataset/blob/main/%E7%9B%AE%E6%A0%87%E8%BF%BD%E8%B8%AA/%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE/ https://www.rstk.cn/news/42041.html?action=onClick *** 跟踪与检测都是用的YOLOv8目标检测一样的权重，跟踪算法暂时支持BoT-SORT 、 ByteTrack两种 视频下载
硬件：D435摄像头，Jetson orin nano 8G 环境：ubuntu20.04，ros-noetic, yolov8 注：目标跟随是在木根识别的基础上进行，因此本小节和yolov8识别小节类似，只是在此基础上添加了跟随控制程序 步骤一： 启动摄像头，获取摄像头发布的图像话题 没有出现红色报错，出现如下界面，表明摄
YOLOv8 有两种安装方式，一种是直接用 pip 命令安装： 另外一种是通过源码安装： 安装完成后就可以通过 yolo 命令在命令行进行使用了。 使用 YOLOv8 进行目标检测，可以使用下面的命令： 如果模型权重不存在，程序会自动从GitHub中下载。如果对命令行的参数不了解，可以参考
YOLOv8 是Ultralytics的最新版本YOLO。作为最先进的 SOTA 模型，YOLOv8 建立在以前版本成功的基础上，引入了新功能和改进，以增强性能、灵活性和效率。YOLOv8 支持全方位的视觉 AI 任务，包括 检测 、 分割 、 姿势估计 、 跟踪 和 分类 。这种多功能性使用户能够在不同的应用程序
本项目旨在基于 YoloV8 目标检测算法开发一个直观的可视化界面，使用户能够轻松上传图像或视频，并对其进行目标检测。 通过图形用户界面，用户可以方便地调整检测参数、查看检测结果，并将结果保存或导出。同时，该界面还将提供实时目标检测功能，让用户能够在视频
本项目效果展示视频： https://www.bilibili.com/video/BV14d4y177vE/?spm_id_from=333.999.0.0vd_source=8c532ded7c7c9041f04e35940d11fdae 1、本项目通过yolov8/yolov7/yolov5和deepsort实现了一个自动驾驶领域的追尾前车碰撞预警系统，可为一些同学的课设、大作业等提供参考。分别实现了自行车、汽车、摩托车
