通用网站后台管理系统(php版) 1.6怎么用,即速应用微信小程序官网,动态asp.net网站开发教程,阜阳企业网站推广一、目标追踪整体代码 代码目录如下图所示#xff1a;
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目标追踪的相关代码和权重目标检测相关代码和权重#xff0c;这里用的是yolov5.5目标检…
一、目标追踪整体代码 代码目录如下图所示
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追踪相关代码 检测相关代码和权重 调用 检测 和 追踪的代码 首先代码分为三个部分
目标追踪的相关代码和权重目标检测相关代码和权重这里用的是yolov5.5目标检测算法调用检测和追踪代码相关py文件
二 追踪部分代码讲解
YOLOv5完成了项目的检测部分这里就不再展开 2.1 Configs文件目录下 deep_sort.yaml这个yaml文件主要是保存一些参数。 1里面有特征提取权重的目录路径
2最大余弦距离用于级联匹配如果大于该阈值则忽略。
3检测结果置信度阈值
4非极大抑制阈值设置为1代表不进行抑制
5最大IOU阈值
6最大寿命也就是经过MAX_AGE帧没有追踪到该物体就将该轨迹变为删除态。
7最高击中次数如果击中该次数就由不确定态转为确定态。
8最大保存特征帧数如果超过该帧数将进行滚动保存。
2.2 deep目录下
ckpt.t7这是一个特征提取网络的权重文件特征提取网络训练好了以后会生成这个权重文件方便在目标追踪的时候提取目标框中的特征在目标追踪的时候避免ID switch。 evaluate.py计算特征提取模型精确度。
feature_extractor.py提取对应bounding box中的特征, 得到一个固定维度的特征作为该bounding box的代表供计算相似度时使用。
model.py特征提取网络模型该模型用来提取训练特征提取网络权重。
train.py训练特征提取网络的python文件
test.py测试训练好的特征提取网络的性能
2.3 sort目录下 detection.py保存通过目标检测的一个检测框框以及该框的置信度和获取的特征同时还提供了框框的各种格式的转化方法。
iou_matching.py计算两个框框之间的IOU。
kalman_filter.py卡尔曼滤波器的相关代码主要是利用卡尔曼滤波来预测检测框的轨迹信息。
linear_assignment.py利用匈牙利算法匹配预测的轨迹框和检测框最佳匹配效果。
nn_matching.py通过计算欧氏距离、余弦距离等距离来计算最近领距离。
preprocessing.py非极大抑制代码利用非极大抑制算法将最优的检测框输出。
track.py主要储存的是轨迹信息其中包括轨迹框的位置和速度信息轨迹框的ID和状态其中状态包括三种一种是确定态、不确定态、删除态三种状态。
tracker.py保存了所有的轨迹信息负责初始化第一帧卡尔曼滤波的预测和更新负责级联匹配,IOU匹配 2.4 模型的对象跟踪器 三 检测 和 追踪的调用 检测器 AIDetector_pytorch.py 追踪器 tracker.py 调用上述两个实现 针对读取的视频进行目标追踪 demo.py 四 实现原理流程 准备数据将经过 YOLOv5 目标检测得到的目标位置信息以及其对应的类别标签作为输入。这些数据将作为 DeepSORT 算法的输入。 安装 DeepSORT首先需要安装并配置 DeepSORT 算法。你可以在其官方文档中找到安装和配置的指南。 建立轨迹使用 DeepSORT 算法对每个目标进行跟踪并将它们关联成轨迹。DeepSORT 会根据目标的运动特征和外观特征来进行匹配和关联。 处理匹配问题在实际应用中可能会遇到匹配过程中的问题比如遮挡、目标消失、新目标出现等。需要在算法中实现相应的逻辑来处理这些问题确保跟踪的准确性和鲁棒性。 结合检测和跟踪将经过 DeepSORT 跟踪后的结果与 YOLOv5 的目标检测结果结合起来从而实现完整的目标检测和跟踪系统。 评估和调优在实施完整的检测和跟踪系统后需要对系统进行评估和调优。利用测试数据集来评估系统的性能根据评估结果来调整参数或改进算法。
总的来说实现目标跟踪需要将不同模块如目标检测和目标跟踪进行有效整合同时考虑实际场景中可能遇到的各种问题。因此在整个实现过程中需要综合考虑算法的性能、稳定性和实时性以实现一个准确、高效的目标跟踪系统。
