【導讀】
目標檢測與追蹤技術是計算機視覺領域最熱門的應用之一，廣泛應用于自動駕駛、交通監控、安全防護等場景。今天我們將帶你一步步實現一個完整的項目，使用YOLOv8 + DeepSORT實現目標檢測、追蹤與速度估算。>>更多資訊可加入CV技術群獲取了解哦
目錄
一、項目簡介
技術選型：
二、項目環境配置
克隆項目代碼
創建虛擬環境并安裝依賴
更輕松的方式：試試 Coovally 平臺?
三、實現流程詳解
文件準備
四、運行檢測與追蹤
五、關鍵代碼解析
初始化 DeepSORT
YOLOv8 目標檢測
繪制邊框與編號
速度估算（單位：km/h）
六、項目效果與結果解讀
七、項目拓展建議
八、總結
一、項目簡介
本項目將實現一個功能完備的系統，具備以下能力：
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檢測：使用 YOLOv8 快速識別圖像/視頻中的物體；
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追蹤：用 DeepSORT 對目標進行多幀跟蹤與編號；
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估速：通過幀間位移計算目標的移動速度；
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統計：支持計數通過檢測線的車輛數量。
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技術選型：
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YOLOv8：最新一代 YOLO 模型，速度快、精度高；
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DeepSORT：強化版追蹤算法，結合深度特征提高 ID 保持能力。
二、項目環境配置
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克隆項目代碼
git?clone?https://github.com/Gayathri-Selvaganapathi/vehicle_tracking_counting.gitcd?vehicle_tracking_counting
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創建虛擬環境并安裝依賴
推薦使用 conda：
conda?create -n env_tracking python=3.8conda?activate env_trackingpip?install -r requirements.txt
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更輕松的方式：試試 Coovally 平臺?
覺得環境配置太繁瑣？代碼跑起來效率太低？Coovally 平臺就是你輕量開發的理想選擇！
Coovally已集成YOLOv8和DeepSORT模型，可直接一鍵調用。
且平臺還內置1000+可一鍵調用的開源模型，覆蓋目標檢測、關鍵點檢測、多模態3D檢測、目標追蹤等各類任務。
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無需寫代碼：上傳數據集、選擇模型、配置參數、啟動訓練，全部可視化操作！
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訓練過程實時可視：
準確率、損失曲線、預測圖像一目了然，結果即訓即看，助你快速驗證算法性能！
開發體驗拉滿：
你可以使用自己熟悉的開發工具（如VS Code、Cursor、WindTerm等），通過SSH協議直接連接Coovally云端算力，享受如同本地一樣的實時開發、調試體驗，還能調用強大的GPU環境加速實驗。
三、實現流程詳解
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文件準備
除 GitHub 項目外，還需額外下載：
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DeepSORT模型文件（見 README 中的 Google Drive 鏈接）；
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示例視頻文件，用于測試檢測與追蹤效果。
將上述資源分別放入：
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deep_sort → 模型目錄；
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data → 視頻文件目錄。
四、運行檢測與追蹤
一行命令啟動全流程：
python detect.py?--source?data/sample_video.mp4?--yolo-model?yolov8?--deep-sort?deep_sort_pytorch?--output?runs/detect程序會處理視頻、進行檢測與追蹤，并輸出結果視頻到 runs/detect/ 目錄中。
五、關鍵代碼解析
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初始化 DeepSORT
from?deep_sort.deep_sort?import?DeepSort ?def?init_tracker(): ? ??? ??return?DeepSort("deep_sort/model.ckpt", use_cuda=True)
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YOLOv8 目標檢測
def?detect_objects(frame, model): ? ??? ? results =?model(frame) ? ?? ??return?results.xyxy[0]
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繪制邊框與編號
def?draw_boxes(frame, bbox, identities, names):? ??for?i, box?in?enumerate(bbox):? ? ? ? ...? ? ? ? cv2.rectangle(...)? ? ? ? cv2.putText(...)? ??return?frame
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速度估算（單位：km/h）
def?estimate_speed(coord1, coord2, fps):? ? d_pixels = np.linalg.norm(np.array(coord2) - np.array(coord1))? ? d_meters = d_pixels / PIXELS_PER_METER? ? speed = d_meters * fps *?3.6? ??return?speed
六、項目效果與結果解讀
輸出效果包括：
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邊框框選目標對象；
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每個目標擁有唯一 ID 標簽；
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若啟用速度估算，會在圖像中實時展示速度值；
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支持計數功能，統計通過線段的車輛數量。
# 判斷是否通過計數線if?is_crossing_line(bbox, line_position):? ??vehicle_count?+=?1# 計算速度speed?= estimate_speed(previous_coord, current_coord, fps)
七、項目拓展建議
這個項目還可以進一步擴展：
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訓練自定義模型：在 Coovally 上使用自己標注的數據訓練YOLOv8；
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集成多攝像頭系統：實現多視角追蹤與分析；
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接入可視化大屏/控制后臺：用于城市級交通監控、智慧安防系統等。
八、總結
我們通過本項目實現了一個高效的目標檢測 + 多目標追蹤 + 速度估算系統，技術組合為：
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YOLOv8 → 高效檢測；
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DeepSORT → 高精度追蹤；
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簡潔清晰的速度統計與車輛計數。
借助像 Coovally 這樣的 AI 平臺，不僅可以快速部署，還能極大提高迭代效率，助力你在算法驗證、項目開發中快人一步！
📌 歡迎留言討論：你覺得?YOLOv8 + DeepSORT?最適合用于哪些場景？你是否在用其他更輕量的追蹤算法？
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