（车辆计数）怎么进行帧间的目标跟踪

耳边呢喃 2017-05-16 06:02:23

如题，现在用高斯背景建模提取出来前景，完成了运动目标的框画和形心点标注，因为想统计视频里的车辆数目，为了精确计数，下一步不知道怎么去判断不同帧之间自己框画的目标是属于同一个物体呢。。

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赵4老师 2017-05-17

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搜“halcon”？

worldy 2017-05-17

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识别车牌，根据进入视野的车牌数计量

车辆的检测、跟踪和计数完整代码，针对智能交通系统中交通基础数据当前提取方式较匮乏的问题，提出了一种利用交通视频基于改进卡尔曼滤波的交通信息采集方法。首先，分析混合高斯模型在多车辆运动目标检测时易出现噪点、目标断裂、空洞等问题，提出了一种启发式改进方法；在获得检测结果的基础上，针对连续视频帧中多目标的确定问题，结合卡尔曼滤波和车辆运动特征，利用卡尔曼滤波对车辆位置进行最优估计，继而对前景目标进行启发式算法处理，提出了一种交通量实时检测方法；最后，实验结果表明文章方法能够有效改善多车辆目标检测中的噪声干扰和前景虚化问题。

基于matlab的运动目标检测程序采用帧差法自带视频源。

BoT-SORT是发表于2022年的先进的多目标跟踪算法，它结合了运动和外观信息、相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波状态向量，并把这些改进集成到ByteTrack，从而在MOTA、IDF1和HOTA性能指标上超过了ByteTrack，增强了目标跟踪的鲁棒性，比较适用于存在相机运动的场景。YOLOv8代码中已集成了BoT-SORT。本课程使用YOLOv8和BoT-SORT对视频中的行人、车辆做多目标跟踪计数与越界识别，开展YOLOv8目标检测和BoT-SORT多目标跟踪强强联手的应用。课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，并对BoT-SORT原理和代码做详细解读（使用PyCharm单步调试讲解）。课程包括：基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。基础篇包括多目标跟踪任务介绍、常用数据集和评估指标；实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的YOLOv8+BoT-SORT的多目标跟踪计数与越界识别具体的实践操作步骤演示；原理篇中讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器、SORT、DeepSORT和BoT-SORT多目标跟踪算法的原理，并解读了BoT-SORT论文；代码解析篇中使用PyCharm单步调试对BoT-SORT的代码逐个文件进行讲解。课程提供代码解析文档。相关课程：《YOLOv8+ByteTrack多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)》https://edu.csdn.net/course/detail/38901《YOLOv8+DeepSORT多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)》 https://edu.csdn.net/course/detail/38870《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/32669

本项目是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目。该项目对输入的视频进行处理，主要分为以下几个步骤：使用YOLOV3模型进行目标检测使用SORT算法进行目标追踪，使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测，并利用匈牙利算法对比目标的相似度，完成车辆目标追踪利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，完成车流量的统计

本项目通过yolov5进行目标检测，deepsort对出现的车辆和人进行跟踪和ID更新，并在视频的每一帧记录出现目标的出现次数，最后统一统一视频中出现目标的起止时间下载按照readme.md进行虚拟环境搭建，然后直接运行即可

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