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基于YOLOv10和BYTETracker的多目标追踪系统,实现地铁人流量计数功能（基于复杂场景和密集遮挡条件下）

article 2025/1/3 6:18:31

基于YOLOv10和BYTETracker的多目标追踪系统,实现地铁人流量计数功能（基于复杂场景和密集遮挡条件下）

- 一、引言
- 二、系统架构概述
- - 2.1、核心类设计
- 三、初始化与配置
- 四、目标检测实现
- 五、多目标追踪策略
- 六、可视化增强
- 七、性能优化考虑
- 八、应用与扩展
- 九、总结
- 十、代码获取

一、引言

在计算机视觉领域，多目标追踪(MOT)是一个既有挑战性又实用的任务。今天，我们将深入分析一个结合了YOLOv10和BYTETracker的目标追踪系统实现，探讨其核心技术细节和实现思路。

基于上述多目标追踪系统，实现地铁人流量的计数功能。首先展示一下最终的运行结果。每个框的左上角显示id，图像右上角显示人流量。
在这里插入图片描述

基于yolo算法和跟踪算法的复杂环境，密集遮挡条件下的人员计数系统

二、系统架构概述

这个追踪系统主要由三个核心组件构成：

目标检测器（YOLOv10）
追踪器（BYTETracker）
可视化模块

2.1、核心类设计

系统的核心是ObjectTracker类，它封装了所有相关功能，包括模型初始化、目标检测、追踪处理和可视化展示。让我们逐层剖析其实现细节。

三、初始化与配置

def __init__(self, model_path, conf_threshold=0.4, track_thresh=0.6, 
             track_buffer=30, match_thresh=0.8):

初始化参数的选择体现了系统的设计理念：

conf_threshold=0.4：检测置信度阈值，平衡召回率和精确度
track_thresh=0.6：追踪阈值，确保追踪稳定性
track_buffer=30：轨迹缓冲区长度，用于处理短暂遮挡
match_thresh=0.8：匹配阈值，确保ID分配的准确性

四、目标检测实现

系统使用YOLOv10作为检测器，这是YOLO系列的最新版本。检测过程的关键在于结果格式转换：

def predict_and_detect(self, frame):
    results = self.model.predict(frame, classes=[0], conf=self.conf_threshold)
    xyxy_scores = np.empty((0, 5))
    
    for result in results:
        for box in result.boxes:
            box_data = [
                int(box.xyxy[0][0]), int(box.xyxy[0][1]),
                int(box.xyxy[0][2]), int(box.xyxy[0][3]),
                float(box.conf[0])
            ]
            xyxy_scores = np.append(xyxy_scores, [box_data], axis=0)

这里将YOLO的检测结果转换为BYTETracker所需的[x1, y1, x2, y2, score]格式。

五、多目标追踪策略

BYTETracker的使用体现了几个关键的追踪策略：

状态管理：
- 使用SimpleNamespace封装追踪器参数
- 维护target_tracks字典存储轨迹信息
- 记录unique_ids集合统计总体目标数
轨迹管理：

if track_id not in self.target_tracks:
    self.target_tracks[track_id] = {
        'color': (random.randint(0, 255), random.randint(0, 255), random.randint(0, 255)),
        'points': []
    }

系统为每个轨迹分配唯一的随机颜色，并维护最近30帧的轨迹点。

六、可视化增强

可视化模块实现了多个人性化特性：

轨迹显示：
- 使用滑动窗口方式保留最近30帧的轨迹点
- 为每个目标分配唯一的随机颜色
- 绘制平滑的轨迹线
状态显示：

def _draw_counter(self, frame):
    cv2.putText(counter_bg, f"Current: {self.current_tracked_objects}",
                (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)
    cv2.putText(counter_bg, f"Total: {len(self.total_unique_ids)}",
                (10, 60), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (255, 255, 255), 2)

右上角实时显示当前追踪目标数和历史总目标数。

七、性能优化考虑

内存管理：
- 及时清理消失目标的轨迹记录
- 限制轨迹点存储数量
计算优化：
- 使用numpy进行矩阵运算
- 仅追踪特定类别（class=0，通常是人）

八、应用与扩展

系统提供了便捷的视频处理接口：

tracker = ObjectTracker(
    model_path=model_path,
    conf_threshold=0.4,
    track_thresh=0.6,
    track_buffer=30,
    match_thresh=0.8
)
tracker.process_video(video_path, "output.avi")