基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统（深度学习代码+UI界面实现+训练数据集）

本文主要是介绍基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统（深度学习代码+UI界面实现+训练数据集），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

摘要：之前的多目标检测与跟踪系统升级到现在的v2.0版本，本博客详细介绍了基于YOLOv8/YOLOv5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统。该系统利用最新的YOLOv8和YOLOv5进行高效目标检测，并通过ByteTrack算法实现精确的目标跟踪，适用于多种场景如人群监控、交通流量分析等。系统设计包含深度学习模型训练、系统架构设计等内容。使用5542张行人车辆图片数据进行训练，并对比分析了YOLOv8/v5的模型，并评估性能指标如mAP、F1 Score等。系统基于PySide6设计了用户UI界面和SQLite数据库的登录注册界面，图像、视频、摄像头以及批量文件处理等多种功能，可点击按钮更换模型。本文结构如下：

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前言

三年前，我写了一篇关于利用深度学习算法实现车辆行人多目标检测与跟踪的博客：实时车辆行人多目标检测与跟踪系统-上篇（UI界面清新版，Python代码），虽然拖了很久，不过还是来一版这个的后续。当前目标检测算法已经有YOLOv8、YOLOv9，跟踪算法也已经有很大升级，原来的方案确实需要升级一下。这里采用最新的YOLOv8+ByteTrack的检测跟踪方案，给大家提供一个项目参考。

        在当今社会，随着城市化进程的加快和数字技术的迅速发展，智能视频监控、自动驾驶、人流统计和生态保护等领域对多目标检测计数与跟踪技术的需求日益增长。这些技术能够自动地识别和追踪视频或图像中的多个目标，如行人、车辆、动物等，为城市安全、交通管理、生态保护等领域提供强大的技术支持。随着深度学习技术的发展，多目标检测和跟踪技术在智能视频监控、自动驾驶等领域取得了显著进步。这些技术的核心在于能够高效、准确地识别和追踪视频或图像中的多个目标，如行人、车辆等。YOLO（You Only Look Once）系列算法，从YOLOv1 ¹到最新的YOLOv9²，不断追求检测速度和准确度的提升，特别是YOLOv8³及其衍生版本，通过改进网络结构和训练策略，显著提高了检测的准确性和速度。与此同时，RetinaNet以其独特的Focal Loss解决了目标检测中的类别不平衡问题，改进了小目标的检测效果。

        进一步地，Faster R-CNN作为一种经典的两阶段检测框架，通过引入区域提议网络（RPN），大幅提高了检测的准确性和效率。而DETR（Detection Transformer）则引入了Transformer架构，通过全局注意力机制优化目标检测，为处理复杂场景中的目标检测提供了新思路。视觉变换器（ViT）进一步将注意力机制引入到目标检测中，通过处理图像中的全局信息，显著提高了在复杂场景下的检测性能。另外，Swin Transformer作为一种基于Transformer的新型架构，通过引入层级结构和移动窗口机制，有效地处理了图像中的全局信息和细节特征，在多目标检测任务中取得了突破性的进展⁴。CenterNet2则是在原有的CenterNet基础上，通过引入更高效的关键点检测机制和二阶段精细化策略，显著提升了检测的准确率和速度⁵。

        近期，Anchor DETR引入了一种新的基于锚点的Transformer架构，通过结合CNN特征提取和Transformer的全局关系建模能力，显著提高了模型的训练效率和检测性能，特别是在处理稀疏和高度重叠目标的场景中表现出了优异的性能⁶。当然这些算法的发展不仅依赖于网络架构和训练策略的创新，还涉及到大规模且多样化的数据集。例如，COCO和VOC数据集常用于这些算法的训练和评估，这些数据集包含了丰富的场景和目标类型，对算法的泛化能力和实际应用性能有着直接的影响。

        在目标跟踪领域，多种算法被广泛研究和应用，以应对遮挡、快速运动、相似目标之间的区分等挑战。传统的跟踪算法如KCF（Kernelized Correlation Filters）和SORT（Simple Online and Realtime Tracking）侧重于速度和效率，但在处理复杂交互和遮挡时，性能会受到影响。近年来，基于深度学习的算法，如DeepSORT和Siamese网络，通过引入外观信息和时间连续性，显著提升了跟踪的准确性和鲁棒性。

        在这一背景下，ByteTrack算法⁷应运而生，它在YOLO等先进目标检测模型的基础上，通过一种高效的数据关联策略，实现对检测到的目标的精确跟踪。ByteTrack的核心创新在于其对低置信度检测结果的有效利用。传统跟踪系统往往忽略这部分数据，而ByteTrack认为，这些低置信度的检测结果中可能蕴含关键的跟踪线索，尤其是在目标短暂遮挡或外观变化时。通过这种方式，ByteTrack大幅减少了漏检和错误的身份切换，尤其是在复杂场景中，如拥挤的人群或交织的交通流中，这一优势尤为明显。

        ByteTrack在处理遮挡和动态交互的场景中表现出的卓越能力，得益于其在数据关联过程中综合考虑了目标的历史轨迹和当前状态。这使得ByteTrack能够在目标重新出现时迅速重新识别并恢复跟踪，极大地提高了跟踪的连续性和准确性。此外，ByteTrack的实现针对实时性进行了优化，即使在复杂的场景中也能保持高效的运行，满足自动驾驶、实时监控等场景对实时性的严格要求。ByteTrack的另一个显著特点是其通用性和灵活性。这一算法不仅可以与多种目标检测框架无缝集成，还能够适应不同尺度和类型的目标，从小型无人机到大型车辆，都能被准确地检测和跟踪。在多个标准跟踪数据集上，如MOT Challenge和VisDrone等，ByteTrack都展现了优越的性能，证明了其在各种复杂环境下的强大适应能力和应用潜力。

        在目标检测与跟踪领域，持续的技术革新和算法发展正推动着这一领域的进步，使其在视频监控、自动驾驶等多个应用场景中发挥着日益重要的作用。本文任务的核心在于采用YOLOv8和YOLOv5进行高效的目标检测，并结合ByteTrack算法进行精准的目标跟踪，展现了深度学习技术在处理复杂场景中多目标检测与跟踪任务的强大能力和广泛应用潜力。在探索复杂的多目标检测计数与跟踪系统时，本研究通过集成先进的技术和创新方法，提出了一套高效和用户友好的解决方案。主要贡献如下：

1. 详细的文献综述：本文全面回顾了多目标检测与跟踪领域的研究进展，重点介绍了YOLO系列算法（尤其是YOLOv8和YOLOv5）和ByteTrack算法，为读者提供了一个全面的技术发展和研究动向的背景。

2. 数据集使用和优化：详细介绍了用于训练和测试模型的数据集，包括数据选择、预处理和增强技巧，展示了数据准备对提升模型性能的重要性及实用方法。

3. 算法原理和应用：深入探讨了YOLOv8、YOLOv5和ByteTrack算法的工作原理及在目标检测和跟踪任务中的实际应用，让读者理解这些算法如何应对各种挑战。

4. 用户界面设计：利用PySide6开发了既直观又易用的系统界面，提升了系统的操作性和非技术用户的使用体验，增强了系统的实际应用价值。

5. 算法效果对比：通过实验比较YOLOv8和YOLOv5与其他算法在目标检测与跟踪方面的性能，证明了YOLOv8在准确率、运行速度和资源效率等方面的优势。

6. 资源分享：提供了完整的数据集和代码资源下载链接，体现了开放科学精神，为研究社区提供了宝贵资源，促进了技术的共享与发展。

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1. 系统界面效果

        系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行多目标检测计数与跟踪的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行多目标检测计数与跟踪时，系统会实时显示检测结果，并实现目标跟踪，并将检测记录存储在数据库中。

（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

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2. 多目标检测跟踪算法原理

        实现多目标跟踪的方案通常包括两个核心步骤：目标检测和数据关联。（1）在目标检测阶段，YOLOv8和YOLOv5作为高效的深度学习模型，用于从视频帧中识别出各个目标的位置和类别。这一步是跟踪流程的基础，确保了后续步骤可以在准确检测的基础上进行；（2）对于数据关联，即如何在连续帧中维持目标的身份不变，本文选用的ByteTrack算法通过关联每一个检测框来实现高效跟踪。具体来说，ByteTrack算法优化了传统跟踪算法中的关联策略，即使在目标被遮挡或临时消失后再次出现时，也能准确地重新识别并继续跟踪，有效地减少了身份切换问题。

在检测和跟踪过程中，如图所示，输入的是一连串的视频帧。在每一帧中，通过YOLOv8或YOLOv5模型检测出各个目标，然后将检测到的目标传递给跟踪器。在这一步，ByteTrack考虑了目标的运动信息和外观特征，对目标进行排序和匹配，实现跟踪。通过这种方法，算法在后续帧中创建了目标的轨迹。

ByteTrack的核心贡献在于其对检测结果的利用更加充分，即便是置信度较低的检测结果，也被用于辅助跟踪，大大增加了跟踪的鲁棒性。这个过程充分考虑了检测与跟踪的整合，允许跟踪器对检测结果进行二次确认，减少了误判和漏检的可能性。

更详细的算法实现细节可以在原始论文《ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box》 和对应的GitHub项目页面中找到。这些资源为我们提供了算法的理论基础和实践应用的深入理解。通过结合这些资料，本文旨在打造一个既准确又高效的多目标检测和跟踪系统。

2.1 YOLO算法原理

        在本博客的YOLOv8原理部分，我们将深入探讨这一领先的目标检测算法。YOLOv8继承了YOLO系列一贯的设计哲学——快速、准确且易于部署。它不仅保持了之前版本在实时性上的优势，而且在准确度和鲁棒性上也有所提升。YOLOv8采用了多个创新的架构设计，旨在进一步优化模型的性能，特别是在多样化和复杂度日益增长的现代应用场景中。

        YOLOv8的架构可以分为三个主要部分：Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和Head（头部网络）。Backbone负责提取图像中的特征，它是模型识别对象的基础。YOLOv8的Backbone采用了CSP（Cross Stage Partial networks）架构，这是一种高效的神经网络设计，能够在减少计算量的同时，提高特征提取的能力。CSP的设计使得网络中的梯度和信息流可以在多个路径上流动，提高了特征的表达力和网络的学习效率。这种结构使得模型不仅能够捕捉到丰富的上下文信息，还能在处理高分辨率输入时维持高效率。

        Neck部分则是连接Backbone和Head的中间层，它的任务是对Backbone提取的特征进行进一步的整合和精炼。在YOLOv8中，Neck部分采用了新颖的模块化设计，有效地增强了特征在不同尺度之间的融合，这对于检测不同大小的对象至关重要。这些模块化的组件在特征传递的过程中提供了额外的上下文信息，有助于模型在面对复杂的目标场景时做出更准确的预测。

        Head部分负责最终的目标检测任务，它将Neck部分融合的特征映射到具体的目标类别和位置。在YOLOv8中，Head部分进行了优化，更好地适配了多尺度检测和边界框的精确定位。它通过应用精确的回归技术，减少了预测误差，同时使用了更先进的损失函数来更精准地指导模型学习。YOLOv8还利用了AutoML技术，通过自动化的网络结构和超参数搜索，进一步提升了算法的性能。自动化的技术减轻了传统的手工调参工作量，使得模型能够更加精准地适应特定的数据集和任务要求。

        综上所述，YOLOv8通过其独特的Backbone结构、高效的Neck组件和创新的Head策略，成为了一款强大的目标检测工具。特别是它的CSP结构和自适应标签分配，提供了模型架构的新思路，增强了算法的性能，使得YOLOv8成为目标检测领域的一个重要里程碑。通过这些先进的技术，YOLOv8能够在各种场景下提供快速、准确的目标检测结果，推动了计算机视觉领域的进一步发展。

2.2 ByteTrack算法原理

        ByteTrack算法是一个前沿的多目标跟踪方法，它建立在强大的目标检测网络之上，如YOLOv8和YOLOv5，以实现高精度的目标检测。ByteTrack的核心思想在于高效的数据关联策略，它采用了一个创新的关联机制，能够在连续的视频帧中稳定地维持目标的身份，即使在复杂的场景中也不会轻易丢失目标的跟踪。

        传统的多目标跟踪方法往往在数据关联时，仅仅考虑高置信度的检测结果，而忽略了那些置信度较低的检测框。ByteTrack算法的突破性之处在于，它充分利用这些低置信度的检测结果，根据它们的运动一致性和外观信息，辅助跟踪过程。这种方法显著提高了跟踪的连续性和鲁棒性，尤其是在处理遮挡和动态场景时，能够有效地减少ID切换和目标丢失的情况。

        在实际操作中，ByteTrack首先通过检测模型在每帧视频中识别出潜在目标。然后，它通过一个优化的匈牙利算法，将当前帧检测到的目标与已经存在的轨迹进行匹配。这一步关键地考虑了目标的外观特征和运动模式，确保了即使在目标间存在相似性时也能正确匹配。对于那些没有匹配到现有轨迹的检测结果，ByteTrack将其视为新目标，并为其创建新的轨迹。ByteTrack在数据关联时采用的是一个延迟机制，允许低置信度的检测在未来的几帧内进行重新评估，这意味着算法可以在目标短暂消失后重新捕捉到它，大大提高了遮挡处理的能力。同时，这种机制也为算法提供了时间窗口来纠正错误的匹配，进一步提高了跟踪的准确性。

上面是论文提供的伪代码，博主将ByteTrack算法的主要步骤简写如下：

1. 初始化: 设置一个空的轨迹集合$T$，用于存储视频中各个目标的跟踪信息。

2. 目标检测: 对于视频序列中的每一帧$f_k$，使用对象检测器 $Det$预测目标的检测框和分数$D_k$。

3. 检测结果分类: 将检测结果根据分数阈值$\tau$ 分为高置信度检测 $D_{high}$和低置信度检测 $D_{low}$。

4. 轨迹预测: 使用卡尔曼滤波算法预测每个现有轨迹 $t$ 在当前帧的新位置。

5. 第一次数据关联: 使用相似度度量 #1 将现有轨迹$T$与高置信度检测$D_{high}$进行关联。

6. 更新剩余检测和轨迹: 确定在第一次关联后剩余的未匹配检测框$D_{remain}$和轨迹$T_{remain}$。

7. 第二次数据关联: 使用另一个相似度度量 #2 将剩余轨迹$T_{remain}$与低置信度检测$D_{low}$进行关联。

8. 清理未匹配轨迹: 从轨迹集合$T$中删除所有未在第二次关联中匹配的轨迹。

9. 初始化新轨迹: 对于第二次关联后剩余的未匹配检测 $D_{remain}$，为每个检测初始化一个新的轨迹，并将其加入轨迹集合$T$。

10. 返回结果: 返回更新后的轨迹集合$T$，代表视频中所有目标的跟踪路径。

        以上步骤给出了ByteTrack算法处理视频帧序列以实现多目标跟踪的核心流程。其中的“相似度度量”部分（标记为 #1 和 #2）涉及计算检测框与现有轨迹之间的相似性，这通常基于外观特征和运动模式。ByteTrack算法的关键创新在于其有效利用低置信度检测来辅助跟踪，减少遮挡和动态场景中的目标丢失和ID切换。

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3. 数据集介绍

        在这一节我们着重介绍为构建高效多目标检测计数与跟踪系统所需要的数据集。对于训练深度学习模型来说，挑选好的数据同时进行合适预处理的数据集至关重要，它在模型性能和泛化能力方面起着决定性作用。我们的数据集包含5542张高质量图像，涵盖多种场景，为模型提供了丰富的训练和测试背景。具体地，数据集包括2856张训练图像、1343张验证图像和1343张测试图像，使得模型可以在多样化的数据上进行训练，同时通过验证集和测试集进行模型泛化能力的有效评估。这种分布确保了数据集在各个方面的全面性，为模型的综合训练提供了良好的基础。

        在预处理过程中，所有图像均经过自动方向校正，以消除因设备拍摄角度不同而造成的方向不一致问题。此外，通过EXIF信息去除，我们精简了图像数据，提高了后续处理的效率。接着，为了满足模型输入要求，所有图像均都调整为416x416像素的大小。虽然这种拉伸方式可能会导致某些图像的比例失真，但它为模型的输入提供了统一性，有助于简化模型架构并提高运算速度。

        数据集的类别分布非常关键，直接关系到模型的分类性能。根据提供的数据集分布图像，我们可以观察到，其中“person”类别的实例数量远超其他类别，如“bicycle”、“car”、“motorcycle”等。这种不平衡的分布提示我们，模型可能会在检测“person”类别上表现更加侧重，因为有更多的样本可以学习。不过我们可以在训练过程中采用特定策略，比如数据增强或重采样技术，来防止模型对“person”类别过度拟合，同时确保其他类别同样能被准确检测。

        另外，分布图像还展示了目标在图像中位置的热点图，以及目标尺寸的分布情况。我们可以看到，目标在图像中的位置分布较为均匀，但中心区域的密度更高，这可能是由于摄像设备的定位和目标常常位于视场中心的习惯。目标的宽度和高度分布图显示了目标大小的多样性，这对于训练能够识别不同尺度目标的模型是必不可少的。博主使用的类别代码如下：

Chinese_name = {'person': "行人", 'bicycle': '自行车', 'car': '小汽车', 'motorcycle': '摩托车','bus': '公交车', 'truck': '卡车', 'train': '火车'}

        在详细标注信息方面，每张图片都附有目标的类别、位置和大小等数据。这些详细的标注不仅对训练监督学习模型至关重要，而且对于模型的检测和跟踪能力的准确性评估也起到了基础性作用。可以看出，我们的数据集通过预处理和全面的标注，提供了一个baseline以支持多目标检测计数与跟踪系统的训练和评估。

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4. 代码简介

        在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行多目标检测计数与跟踪的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。

4.1 模型预测

        在本篇博客中，我们将深入探讨如何通过Python脚本使用YOLOv8算法与PySide6库来构建一个多目标检测和跟踪的图形用户界面（GUI）应用。这段代码展示了从图像读取、模型加载、预测执行到结果展示整个流程的实现。

        首先，我们引入了必要的Python模块，包括random、sys、time以及图像处理和GUI设计相关的库。通过这些库，我们可以处理图像数据、创建窗口界面，并接受用户输入。代码首先设置QF_Config以关闭冗余输出，保持GUI输出的整洁。

import random  # 导入random模块，用于生成随机数
import sys  # 导入sys模块，用于访问与Python解释器相关的变量和函数
import time  # 导入time模块，用于处理时间
from QtFusion.config import QF_Config
import cv2  # 导入OpenCV库，用于处理图像
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建窗口
from QtFusion.utils import cv_imread, drawRectBox  # 从QtFusion库中导入cv_imread和drawRectBox函数，用于读取图像和绘制矩形框
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库中的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI
from QtFusion.path import abs_path
from YOLOv8v5TrackModel import YOLOv8v5Tracker  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于加载YOLOv8模型并进行目标检测
from datasets.PersonCar.label_name import Label_listQF_Config.set_verbose(False)

        我们定义了一个MainWindow类，它继承自QMainWindow，用于创建主窗口。在窗口中，我们添加了一个标签（QLabel），它将用来展示目标检测后的图像。此外，还定义了一个键盘事件处理函数，允许用户通过按下Q键来退出应用。

class MainWindow(QMainWindow):  # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类def __init__(self):  # 定义构造函数super().__init__()  # 调用父类的构造函数self.resize(850, 500)  # 设置窗口的大小self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建一个QLabel对象self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  # 设置QLabel的位置和大小def keyPressEvent(self, event):  # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 如果按下的是Q键self.close()  # 关闭窗口

        在__main__部分的开始，我们设置了类别标签并为每个类别随机生成了一个颜色，这样每个检测到的对象都会以独特的颜色框标识。然后加载了YOLOv8模型，并准备了图像文件路径，接着读取并预处理图像。使用OpenCV的resize函数将图像大小调整为适合窗口显示的尺寸。

if __name__ == '__main__':  # 如果当前模块是主模块cls_name = Label_list  # 定义类名列表colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in range(len(cls_name))]  # 为每个目标类别生成一个随机颜色model = YOLOv8v5Tracker()  # 创建YOLOv8Detector对象model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象img_path = abs_path("test_media/000000033815.jpg")  # 定义图像文件的路径image = cv_imread(img_path)  # 使用cv_imread函数读取图像image = cv2.resize(image, (850, 500))  # 将图像大小调整为850x500pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理t1 = time.time()  # 获取当前时间（开始时间）pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测t2 = time.time()  # 获取当前时间（结束时间）use_time = t2 - t1  # 计算预测所用的时间det = pred[0]  # 获取预测结果的第一个元素（检测结果）# 如果有检测信息则进入if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred)  # 对预测结果进行后处理for info in det_info:  # 遍历检测信息# 获取类别名称、边界框、置信度和类别IDname, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)  # 创建标签，包含类别名称和置信度# 画出检测到的目标物image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  # 在图像上绘制边界框和标签print("推理时间: %.2f" % use_time)  # 打印预测所用的时间window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上显示图像# 显示窗口window.show()# 进入 Qt 应用程序的主循环sys.exit(app.exec())

        在代码的核心部分，我们首先记录了预测开始的时间，调用模型的predict函数进行预测，并记录结束时间，以计算整个推理过程所需时间。使用postprocess函数对检测结果进行后处理，然后遍历每个检测到的对象信息，包括类别名称、边界框、置信度和类别ID。这些信息将用来在图像上绘制代表检测对象的矩形框，并显示类别和置信度。最后，我们在GUI的标签上显示处理后的图像，并启动Qt应用程序的主循环。通过这样的实现，用户可以直观地看到每个检测对象，以及模型预测的准确性和效率。

4.2 模型训练

        在本篇博客中，我们要讨论的是使用YOLOv8模型进行目标检测模型训练的实际代码实现。YOLOv8作为一种高效的目标检测算法，它能够快速准确地在图像中识别出不同的物体。这段代码概述了如何设置训练环境、如何读取数据集、以及如何执行模型训练的整个过程。我们将详细介绍代码的每个关键步骤，并解释每段代码的作用。

        首先，我们的代码导入了os库用于操作系统相关的功能，如文件路径的处理；torch库是PyTorch的核心，它提供了深度学习模型训练所需的各种工具和函数；yaml库用于解析和处理YAML文件，这在读取数据集配置时尤为重要。接着，我们从ultralytics导入了YOLO类，这是Ultralytics提供的一个方便用户加载和训练YOLO模型的类。接下来，代码段设置了设备变量，我们首先确保了脚本能够正确识别运行环境，即自动选择使用GPU或CPU。这对于训练效率至关重要，因为GPU可以大大加速深度学习模型的训练过程。

import osimport torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        接着，为了提高数据加载的效率，我们定义了一个工作进程数量并指定了每批处理的图像数量。这些参数直接影响数据的加载速度和批量处理的能力，对于加快训练周期和提升资源利用率至关重要。在这里，我们不仅指定了数据集的路径，还进行了格式处理，确保无论在什么操作系统下，路径都能被正确解析。

workers = 1
batch = 8data_name = "NewDetectionTracking"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        接着，我们读取并处理了数据集的YAML配置文件。这个文件包含了关于训练数据的详细信息，如文件路径、类别标签等。通过调整配置文件，我们确保了数据的正确加载，这对于模型训练至关重要。

# 获取目录路径
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
# 读取YAML文件，保持原有顺序
with open(data_path, 'r') as file:data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
# 修改path项
if 'path' in data:data['path'] = directory_path# 将修改后的数据写回YAML文件with open(data_path, 'w') as file:yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        随后，我们实例化了YOLO模型，并加载了预训练权重，这样可以利用在其他数据集上获得的知识，加速我们当前任务的学习进程。使用YOLO类的train方法，我们开始了模型的训练过程。在这里，我们指定了各种训练参数，包括数据集路径、设备、工作进程数、图像大小、训练周期和批次大小，还有一个特定的训练任务名称，以便于区分和管理训练过程。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径device=device,  # 自动选择进行训练workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,  # 指定训练100个epochbatch=batch,  # 指定每个批次的大小为8name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径device=device,  # 自动选择进行训练workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640epochs=120,  # 指定训练100个epochbatch=batch,  # 指定每个批次的大小为8name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        通过这段代码，我们能够得到一个经过训练的、准备好进行高效目标检测的YOLOv8模型。这不仅展示了YOLO模型的训练流程，而且也为那些希望深入了解如何训练自己的目标检测模型的读者提供了宝贵的实践指导。

        当我们训练深度学习模型如YOLOv8时，理解和分析训练过程中的各种指标至关重要。损失函数的变化趋势、精度（precision）、召回率（recall）以及平均精度均值（mAP）等指标是评估模型性能的关键。在这部分博客中，我们将深入分析图中所示的训练指标，以揭示模型训练过程中的细微变化和潜在的信息。

        从图中可以看到，训练集的box_loss、cls_loss、和df1_loss都随着迭代次数增加呈现下降趋势，这表明模型在训练过程中对目标的定位（box_loss）、分类（cls_loss）和检测（df1_loss）能力在逐步提升。这些损失函数的下降意味着模型在识别和定位目标方面的误差在减少。特别是在训练初期，损失下降得非常迅速，这通常是因为模型从随机初始化的权重快速地学习到了有关数据的基本特征。随着训练的深入，损失下降速度减缓，这是因为模型开始拟合更为复杂的模式，而这需要更多的训练迭代来实现。

        在验证集上，box_loss和df1_loss的下降趋势与训练集相似，但cls_loss在下降到一定程度后趋于平稳，这可能暗示在分类任务上，模型对于训练数据的学习已经接近饱和，或者数据中的分类任务本身存在一定难度，模型难以进一步从中学习到更多的区分性特征。

        精度和召回率两个指标为我们提供了模型性能的另一个视角。精度指标告诉我们，模型识别出的目标中有多少是正确的，而召回率则告诉我们，所有正确的目标中有多少被模型识别出来。图中的precision和recall曲线都呈上升趋势，这表明模型随着训练逐步增强了识别目标的能力，并能够从更多样的样本中检测出正确的目标。

        至于mAP指标，它是衡量目标检测模型在多个类别和不同阈值下性能的综合指标。mAP和mAP50-95的上升趋势表明，模型的整体检测性能在提升，对不同大小的目标都有较好的检测效果。mAP50和mAP50-95两个指标，前者仅计算IoU大于0.5的预测框，而后者则包含了IoU从0.5到0.95的所有情况，这两个指标的提高说明模型在不同程度的重叠区域内都展现出了良好的性能。

        在深度学习的目标检测领域，F1分数是衡量模型性能的重要指标之一。它是精确率和召回率的调和平均值，能够全面反映模型对正类别的识别能力。我们将深入分析我们基于YOLOv8模型训练后的F1分数曲线，这些曲线为我们提供了模型各个类别的性能表现以及整体性能的综合视图。

        F1分数与置信度阈值之间的关系图为我们提供了每个类别在不同置信度阈值下的性能变化。从曲线图中我们可以观察到，随着置信度阈值的增加，各个类别的F1分数先是上升后下降，呈现出一个类似于山峰的形状。这种曲线表明，在某个阈值点之前，随着置信度阈值的增加，模型越来越能准确地识别出真正的目标，减少了误检，因此精确率上升。但是，当阈值设置得过高时，模型变得过于保守，很多实际的目标会被漏检，导致召回率下降。

        曲线图中还标注了所有类别综合的最佳F1分数0.58，对应的置信度阈值为0.357。这表明，在此置信度阈值下，模型达到了平衡精确率和召回率之间的最优状态。对于实际应用来说，这个阈值点提供了一个参考，我们可以根据具体任务的需求来调整阈值，以获得最佳的检测效果。

        不同颜色的曲线代表了不同的类别，我们可以看到，不同类别的模型性能差异显著。比如，“person”类别的F1分数曲线相对较高，表明模型在识别人这一类别上表现较好。而像“train”这样的曲线比较低，可能意味着在检测该类别时模型的性能有待提高。这可能与训练数据的分布、类别本身的复杂性以及模型的学习能力有关。

        在深度学习模型的优化过程中，我们通常需要密切观察这些性能曲线，并结合实际应用中的需求来微调我们的模型。例如，如果我们的应用场景对误检的容忍度较低，则可能需要选择一个较高的置信度阈值。相反，如果我们更重视避免漏检，那么一个较低的阈值可能更为适合。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

（1）实验设计：

        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在多目标目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含多目标的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
• mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.565	0.64	0.493	0.574
F1-Score	0.57	0.64	0.53	0.58

（3）实验结果分析：

        在机器学习和计算机视觉的研究中，对于不同版本的算法进行性能比较是一个标准的做法，这有助于理解每种改进对实际应用的影响。在这次的实验中，我们比较了YOLO系列中的四个版本：YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n。我们将分析这些模型在相同数据集上的表现，并以mAP（平均精度均值）和F1-Score作为度量指标。

       首先，让我们看看mAP这一指标。mAP是目标检测算法中评估模型检测精度的关键指标，它计算了不同置信度阈值下平均精度的均值。YOLOv6n在这一轮实验中以0.64的成绩领先，这说明它在综合所有类别和所有置信度阈值的情况下，提供了最好的检测精度。而YOLOv5nu和YOLOv8n的表现相当，分别为0.565和0.574，这表明这两个版本在整体检测精度上较为接近。YOLOv7-tiny的mAP为0.493，是四个版本中最低的，这可能是因为“tiny”版本在模型大小和计算速度上做了优化，牺牲了一部分检测精度。

       接下来，我们分析F1-Score，它是精确率和召回率的调和平均，是一个反映模型整体性能的重要指标。F1-Score平衡了精确率和召回率，适合在数据集中正负样本分布不均时使用。在我们的实验中，YOLOv6n同样以0.64的F1-Score表现最好，它不仅能准确地识别出目标，还能维持较高的召回率，这表示在检测时既没有让太多正样本漏网，也没有产生过多的误检。YOLOv8n以0.58的分数位居次席，其后是YOLOv5nu的0.57。YOLOv7-tiny的F1-Score为0.53，与mAP的结果一致，是四种算法中最低的。

       从这些结果可以看出，尽管YOLOv7-tiny在检测速度上可能具有优势，但在精度方面却有所欠缺。相反，YOLOv6n在这两个关键性能指标上都显示出了较强的表现，表明其在保持速度的同时还改进了检测精度。YOLOv5nu和YOLOv8n的性能比较接近，说明了YOLOv8在保持YOLOv5的稳定性的同时，也带来了一些改进。

       这些实验结果为我们提供了在选择模型时的重要参考。根据具体的应用场景和需求，我们可能会倾向于选择速度更快但精度稍低的版本，或者选择精度更高但计算成本更大的版本。而在性能和计算效率之间找到平衡点，将是未来算法改进的关键挑战。

4.4 代码实现

        在这篇博客文章中，我们将详细探讨如何利用YOLOv8v5Tracker模型和PySide6库构建一个高效的视频跟踪系统。这个系统不仅能够识别视频中的目标对象，还能够跟踪它们的运动轨迹，为用户提供动态的跟踪视图。我们将逐步解析代码的每一部分。

（1）引入必要的库
        首先，我们需要导入一系列模块，这些模块包括用于图像处理的OpenCV库、用于构建图形用户界面的PySide6库、以及其他必要的Python模块。通过这些模块的配合工作，我们能够处理视频数据，并在一个友好的用户界面中展示结果。

import sys  # 导入sys模块，用于处理Python运行时环境的一些操作
import time  # 导入time模块，用于处理时间相关的操作
import cv2  # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频
import numpy as np
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler  # 从QtFusion库中导入MediaHandler类，用于处理媒体数据
from QtFusion.utils import drawRectBox  # 从QtFusion库中导入drawRectBox函数，用于在图像上绘制矩形框
from QtFusion.utils import get_cls_color  # 从QtFusion库中导入get_cls_color函数，用于获取类别颜色
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI和处理Qt的核心功能
from YOLOv8v5TrackModel import YOLOv8v5Tracker  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于进行YOLOv8物体检测
from datasets.PersonCar.label_name import Label_list
from collections import defaultdictQF_Config.set_verbose(False)
track_history = defaultdict(list)  # 初始化轨迹历史字典
retain_frames = 50

（2）设置主窗口
        在我们的系统中，MainWindow类负责创建主窗口，并在其中显示视频图像。keyPressEvent函数则监听键盘事件，允许用户通过按下Q键退出应用程序。这些都是构建用户交互界面的基础部分。

class MainWindow(QMainWindow):  # 定义MainWindow类，继承自FBaseWindow类def __init__(self):  # 定义构造函数super().__init__()  # 调用父类的构造函数self.resize(850, 500)  # 设置窗口的大小self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建一个QLabel对象self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  # 设置QLabel的位置和大小def keyPressEvent(self, event):  # 定义keyPressEvent函数，用于处理键盘事件if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 如果按下的是Q键self.close()  # 关闭窗口

（3）图像帧处理
        在frame_process函数中，每一帧视频都会通过YOLOv8模型进行处理。首先，我们调整帧的大小以适配窗口，并对其进行预处理。然后，模型对这帧图像进行预测，输出预测结果和用时。我们解析预测结果，并将识别出的对象以及它们的轨迹绘制在图像上。这里，我们维护了一个轨迹历史记录，以便绘制出每个对象随时间移动的路径。

def frame_process(image):global track_history  # 使用全局轨迹历史字典image = cv2.resize(image, (850, 500))  # 将图像的大小调整为850x500pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理t1 = time.time()  # 获取当前时间pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测（这应当使用track方法）t2 = time.time()  # 获取当前时间use_time = t2 - t1  # 计算预测所花费的时间print("推理时间: %.2f" % use_time)  # 打印预测所花费的时间det = pred[0]  # 获取预测结果if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred)  # 对预测结果进行后处理for info in det_info:  # 遍历检测信息name, bbox, conf, cls_id, track_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id'], info.get('track_id')if track_id is not None:center = (int((bbox[0] + bbox[2]) / 2), int((bbox[1] + bbox[3]) / 2))  # 计算边界框的中心点track_history[track_id].append(center)  # 更新轨迹历史if len(track_history[track_id]) > retain_frames:  # 保留最近retain_frames个轨迹点track_history[track_id].pop(0)# 绘制轨迹线if len(track_history[track_id]) > 1:track_color = colors[cls_id]  # 获取与标记框相同的颜色cv2.polylines(image, [np.array(track_history[track_id], np.int32).reshape((-1, 1, 2))], False, track_color, 2)label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)  # 创建标签，包含类别名称和置信度image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  # 在图像上绘制边界框和标签window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上显示图像

（4）主程序部分

        在主程序中，我们加载预训练模型，并设置颜色映射，这样不同的类别会以不同的颜色显示。然后，我们创建了一个MediaHandler实例来处理视频文件，将每帧图像连接到我们的frame_process函数，并开始播放视频。

cls_name = Label_list  # 定义类名列表model = YOLOv8v5Tracker()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names)  # 获取类别颜色app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)  # 创建QApplication对象
window = MainWindow()  # 创建MainWindow对象filename = abs_path("test_media/JapanStreet.mp4", path_type="current")  # 定义视频文件的路径
videoHandler = MediaHandler(fps=30)  # 创建MediaHandler对象，设置帧率为30fps
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)  # 当有新的帧准备好时，调用frame_process函数进行处理
videoHandler.setDevice(filename)  # 设置视频源
videoHandler.startMedia()  # 开始处理媒体# 显示窗口
window.show()
# 进入 Qt 应用程序的主循环
sys.exit(app.exec())

        整个系统的设计旨在创建一个用户友好、反应迅速的界面，允许实时监控视频中目标的动态变化。它结合了深度学习的强大能力与用户友好的界面设计，使得多目标检测技术更加易于访问和使用。

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5. 多目标检测计数与跟踪系统实现

        在构建交互式多目标检测计数与跟踪系统的设计中，我们的核心目标是开发一个既直观又易于操作的用户界面，它能够实时显示多目标检测与跟踪的结果。为了达到这一目标，我们采取了模块化的设计思路，整合界面、媒体处理和深度学习模型，实现了一个既高效又灵活的系统。

5.1 系统设计思路

        在这一系统中，我们设计了MainWindow类作为架构的核心。这个类不仅是用户交互的主体，还起到了将处理逻辑和界面逻辑紧密联系起来的桥梁作用。通过精心设计的界面，用户能够轻松地管理和观察到从视频流中检测和跟踪的对象。此外，通过实时更新的视觉元素，比如标签和图像框，用户可以直观地看到模型的检测结果。

        MainWindow类的设计巧妙地融合了处理层、界面层和控制层，使得整个系统既有良好的用户体验，又保持了强大的功能性：

• 处理层是系统的智能核心，利用先进的YOLOv8模型，它负责处理输入的视频流，并进行对象检测与跟踪。这层不仅需要高效地执行深度学习模型的推理，还要对检测到的对象信息进行实时更新和管理。

• 界面层是与用户直接交互的前端，通过PySide6构建的GUI元素，提供了一个清晰、响应迅速的界面。用户可以通过这个界面实时查看检测结果，以及各种统计信息和系统状态。

• 控制层承担着指挥和协调的角色，它通过连接处理层的逻辑和界面层的表现，将用户的操作转化为系统的响应。例如，用户的一次点击操作可能会触发一个槽函数，该函数会告诉模型开始处理下一帧视频或停止当前任务。

        在此架构下，各层之间通过信号和槽机制进行高效通信。当处理层完成一帧的检测和跟踪时，会发出一个信号，界面层的相应部件会捕捉这个信号，并更新显示的内容，如图像框中的对象位置和标签。这种机制使得我们的系统能够流畅地在用户操作和复杂的后端处理之间过渡，确保用户获得连贯和实时的体验。

        通过这样的设计，我们不仅使得系统易于使用和扩展，而且还确保了它能够高效地处理复杂的多目标检测任务，并在动态环境下提供稳定的性能。这种架构设计使得我们的系统不仅适用于研究和学术领域，也能够满足工业级应用的需要。

系统流程

        在本次博客中，我们将详细阐述如何设计并实现一个交互式多目标检测计数与跟踪系统。这个系统的目标是集成先进的深度学习模型与用户友好的界面，为用户提供实时的图像处理和目标跟踪功能。我们的设计遵循了模块化和响应式的原则，以确保系统的高效和可扩展性。

1. 首先，系统的核心是MainWindow类的实例化，它作为应用程序的主控制器，负责启动界面、初始化参数和协调各个子系统。它的出现标志着用户交互旅程的开始，提供了一个操作的基点和图形界面的入口。用户通过这个界面能够轻松选择视频流、实时摄像头或图片文件作为输入源，启动目标检测流程。

2. 当用户选定输入源后，MainWindow会动态调用相应的媒体处理器来配置和读取数据。对于视频文件或图像，处理器负责从存储介质中加载数据；对于实时摄像头数据，则涉及到实时数据捕捉和传输。在用户选择了输入源后，系统进入了一个连续的处理循环，这个循环负责图像数据的实时获取和处理。

3. 在这个循环中，首先进行的是预处理阶段，这一阶段包括对图像进行大小调整和颜色空间转换等操作，以适配YOLO模型的输入需求。接着，预处理后的图像数据会被送入深度学习模型中进行处理，这里我们使用的是YOLOv8模型，它具备快速准确检测图像中多个目标的能力。模型会输出目标的位置和类别，为下一步的界面更新和用户交互提供必要的信息。

4. 随着模型不断产生检测结果，界面会实时更新以反映这些结果，包括显示检测框和类别标签。此外，界面还提供了数据统计和分析的功能，比如显示检测目标的计数和类别分布。用户可以通过界面进行交互，比如保存结果、获取帮助信息，或是通过过滤器选择查看特定类别的目标。

5. 此外，为了提升用户体验，我们在系统中加入了媒体控制功能。用户可以随时开始或暂停视频流的分析，控制视频的播放，或是停止摄像头的捕捉。这为用户提供了高度的控制自由度，并使得整个系统更加灵活和响应用户需求。

        通过这样的系统设计，我们不仅为用户提供了一个强大的多目标检测和跟踪工具，同时也确保了用户体验的舒适和直观。这个系统集成了最新的计算机视觉技术，并以用户为中心，无疑将成为未来智能监控和分析领域的重要工具。

5.2 登录与账户管理

        在本篇博客中，我们将详细介绍我们开发的多目标检测计数与跟踪系统中集成的用户管理功能。为了提供一个更加安全和个性化的用户体验，我们引入了一个全面的账户管理系统，这个系统基于PySide6进行界面设计，而数据存储则依赖于SQLite数据库。这样的设计旨在为用户提供一个私密且定制化的使用环境，允许他们以独立账户的形式来存储、管理和回顾自己的检测历史和个人设置。

        账户管理系统的实现，确保了每位用户都能通过简单直观的界面完成账户注册和登录。用户首次使用时，可以轻松创建新账户，并通过邮箱验证来激活。注册后，用户可以通过登录界面进入主系统，进行目标检测与跟踪的操作。我们的系统还提供了密码修改和头像设置的功能，这意味着用户可以随时更新自己的登录信息和个人资料，使其保持最新状态。更重要的是，用户在使用过程中产生的检测数据和个性化配置，如偏好设置、历史记录等，都将关联到其个人账户下，为其提供一致性的使用体验。

        我们的用户管理系统不仅限于基础的登录和注册功能。它还提供了账户注销和重新登录等高级功能，使用户能够在必要时重新设置自己的使用环境。这为那些注重隐私和数据保护的用户带来了额外的安全保障。当用户选择注销账户时，他们的个人信息和相关数据将被安全地从数据库中移除。

        为了进一步提升系统的易用性和功能性，我们的多目标检测计数与跟踪系统还支持多种类型的数据输入，包括图片、视频、实时摄像头数据以及批量文件。这意味着无论用户需要处理单个图像还是大量的视频数据，系统都能提供实时的识别和跟踪功能。在主界面中，用户不仅可以实时观察到包括检测框、类别及置信度在内的详细信息，还可以对检测结果进行保存、查询和分析。

        综上所述，我们的系统不仅具备强大的目标检测与跟踪能力，还为用户提供了一个全面的账户管理平台，确保了使用的便捷性和个性化体验。这样的系统设计，无疑会在实时监控和分析的领域中，为用户带来极大的价值和便利。

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下载链接

    若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV12f421Z7VK/

    在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）

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6. 总结与展望

        在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的多目标检测计数与跟踪系统。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的多目标检测计数与跟踪和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。

        该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。

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结束语

        由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

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1. Jiang P, Ergu D, Liu F, et al. A Review of Yolo algorithm developments[J]. Procedia Computer Science, 2022, 199: 1066-1073. ↩︎

2. Wang C Y, Yeh I H, Liao H Y M. YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information[J]. arXiv preprint arXiv:2402.13616, 2024. ↩︎

3. Zhang, S., Wen, L., Bian, X., Lei, Z., & Li, S.Z. (2021). YOLOv8: An Integration of Deep and Shallow Networks for Real-Time Object Detection. arXiv preprint arXiv:2101.05022. ↩︎

4. Liu Z, Lin Y, Cao Y, et al. Swin transformer: Hierarchical vision transformer using shifted windows[C]//Proceedings of the IEEE/CVF international conference on computer vision. 2021: 10012-10022. ↩︎

5. Liu C, Li W, Xu Y, et al. CenterRCNN: Two-Stage Anchor-Free Object Detection Using Center Keypoint-Based Region Proposal Network[J]. Journal of Shanghai Jiaotong University (Science), 2023: 1-9. ↩︎

6. Wang Y, Zhang X, Yang T, et al. Anchor detr: Query design for transformer-based detector[C]//Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence. 2022, 36(3): 2567-2575. ↩︎

7. Zhang, Yifu, et al. “Bytetrack: Multi-object tracking by associating every detection box.” European conference on computer vision. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022. ↩︎

这篇关于基于YOLOv8/v5和ByteTrack的多目标检测计数与跟踪系统（深度学习代码+UI界面实现+训练数据集）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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