基于YOLOv8的运动目标检测与追踪系统设计

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@小白创作中心

基于YOLOv8的运动目标检测与追踪系统设计

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CSDN

https://blog.csdn.net/qq1309399183/article/details/143694339

运动目标检测与追踪技术在自动驾驶、安防监控、体育赛事分析等领域具有广泛应用。YOLOv8作为当前最流行的实时目标检测算法之一，其在运动目标检测与追踪系统中的应用备受关注。本文将详细介绍基于YOLOv8的运动目标检测与追踪系统设计方案，通过结合先进的目标检测技术和高效的追踪算法，实现对动态场景中运动物体的精确识别与持续追踪。

一、引言

运动目标检测与追踪是指在视频序列中自动识别出感兴趣的物体，并对其在整个视频中的轨迹进行跟踪的过程。这项技术对于理解复杂动态场景至关重要。传统的基于手工特征的方法虽然简单易行，但在面对复杂背景或遮挡等情况时往往表现不佳。近年来，随着深度学习尤其是卷积神经网络(CNN)的成功应用，基于学习的方法逐渐成为主流。其中，YOLO系列模型因其实时性强、检测精度高等特点，在多个实际应用场景中得到了广泛应用。

二、系统架构

2.1 数据采集与预处理

数据源：系统支持多种格式的视频输入，包括但不限于网络摄像头流、本地文件等。
预处理：对每一帧图像进行必要的预处理，如调整分辨率、色彩空间转换等，以适应后续处理的需求。

2.2 目标检测

YOLOv8模型选择：根据具体应用场景选择最合适的YOLOv8变体，如YOLOv8n、YOLOv8s等。
模型训练：如果标准模型不能满足特定需求，则需要准备带有标签的数据集，并通过迁移学习等方式对模型进行微调。
实时检测：利用训练好的YOLOv8模型对视频流中的每一帧执行目标检测，输出每个目标的位置信息（边界框）及其类别标签。

2.3 目标追踪

初始化：当一个新的目标首次被检测到时，在追踪器列表中为其创建一个条目。
状态更新：根据前一帧与当前帧之间的相对位移预测目标的新位置，并使用卡尔曼滤波等技术平滑轨迹。
关联与管理：通过计算当前帧检测结果与已知追踪目标之间的相似度来决定是否将两者关联起来，同时定期清理不再活跃的目标条目。

2.4 用户界面

可视化展示：在界面上显示带有标注信息（如ID号、置信度分数等）的视频流。
交互控制：提供暂停/播放、快进/倒退等功能按钮，便于用户操作。

import cv2
import numpy as np

# Global variables
polygon_points = []

# Read your video file
video_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\computervision videos/carsvid.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

# Callback function for mouse events
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
    global polygon_points
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        polygon_points.append((x, y))
        print(f"Point Added: (X: {x}, Y: {y})")