YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking
YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 是一个基于 PyTorch、OpenCV 和 DeepSORT 算法构建的开源项目，旨在实现高效且精准的视频对象检测与跟踪。它巧妙地将 YOLOv8 强大的实时目标检测能力与 DeepSORT 优秀的多目标跟踪技术相结合，不仅能识别视频中的物体，还能为每个被检测对象分配唯一的 ID，并绘制出其运动轨迹。
这一组合有效解决了传统检测工具无法在连续帧中保持对象身份一致性的痛点，特别适用于需要分析物体运动路径、行为模式或进行数量统计的场景，如交通流量监控、车辆计数以及安防视频分析等。通过引入 DeepSORT，该方案显著减少了目标遮挡或快速移动时的 ID 切换错误，提升了跟踪的稳定性和准确性。
该项目主要面向开发者、计算机视觉研究人员以及对视频分析感兴趣的技术爱好者。为了降低使用门槛，作者提供了详细的部署指南和“一键运行”的 Google Colab 笔记本，用户无需复杂的本地环境配置，只需选择 GPU 运行时即可快速体验效果。此外，项目还支持自定义数据集训练，并涵盖了从基础的目标检测跟踪到进阶的车辆计数等多种功能模块。对于希望快速搭建原型或深入研究多目标跟踪算法的用户而言，YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 提供了一个结构清晰、易于扩展的代码基准，同时也配有完整的视频教程辅助理解，是学习与实践现代目标跟踪技术的优质资源。
使用场景
某智慧交通团队正在开发城市路口车流量分析系统，需对监控视频中的车辆进行实时检测、持续追踪及精确计数，以优化信号灯配时策略。
没有 YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 时
- 目标身份丢失严重：仅使用基础检测算法（如纯 YOLO）时，车辆被遮挡或短暂离开画面后重新出现，系统会将其识别为新目标，导致同一辆车被重复计数，数据失真。
- 轨迹断裂无法回溯：缺乏有效的关联机制，无法生成连续的运动轨迹（Trails），难以分析车辆的行驶路径、速度变化或违规行为（如变道、逆行）。
- 开发集成成本高：开发者需手动拼接检测模型与排序算法，处理复杂的 ID 匹配逻辑和依赖冲突，调试周期长，且难以在自定义数据集上快速验证效果。
- 实时性与精度难平衡：自行优化的跟踪算法往往在计算资源消耗与跟踪稳定性之间顾此失彼，难以在普通 GPU 设备上实现高帧率的稳定运行。
使用 YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 后
- ID 持续稳定锁定：借助 DeepSORT 的重识别（Re-ID）特征，即使车辆经过树木遮挡或交叉路口的复杂干扰，系统仍能保持唯一 ID 不变，确保计数准确无误。
- 完整轨迹可视化：自动输出带有 ID 标记和运动尾迹（Trails）的视频结果，直观展示每辆车的行驶路线，为交通流分析和异常行为检测提供可靠数据支撑。
- 一键部署高效开发：提供 Google Colab 单点击解决方案及清晰的依赖安装指引，开发者只需替换视频源即可快速在自定义数据上实现“检测+跟踪+计数”全流程，大幅缩短原型验证时间。
- 性能优异易于落地：结合 YOLOv8 的高精度检测与 DeepSORT 的高效跟踪，在保持实时性的同时显著提升跟踪稳定性，便于直接集成到现有的 PyTorch/OpenCV 生产环境中。
核心价值在于将复杂的视觉跟踪任务标准化、模块化，让开发者能以极低门槛获得工业级的车辆追踪与计数能力，加速智慧交通应用的落地。
运行环境要求
- 未说明
建议使用 GPU（README 提到在 Google Colab 中选择 GPU 运行时），具体型号、显存及 CUDA 版本未说明
未说明
快速开始
YOLOv8 物体检测与 DeepSORT 跟踪（ID + 轨迹）
Google Colab 文件链接（一键式解决方案）
以下是 YOLOv8 物体检测与跟踪的 Google Colab 文件链接，您可以在 Google Colab 中查看实现效果。这是一个一键式实现：只需将运行时环境设置为 GPU，然后点击“运行全部”即可。
使用 YOLOv8 在自定义数据上进行物体检测与跟踪（ID + 轨迹）
Google Colab 文件链接（一键式解决方案）
YOLOv8 分割结合 DeepSORT 物体跟踪
运行代码的步骤
- 克隆仓库
git clone https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking.git
- 进入克隆后的文件夹。
cd YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking
- 安装依赖项
pip install -e '.[dev]'
- 设置目录。
cd ultralytics/yolo/v8/detect
- 从 Google Drive 下载 DeepSORT 文件
https://drive.google.com/drive/folders/1kna8eWGrSfzaR6DtNJ8_GchGgPMv3VC8?usp=sharing
从驱动器下载 DeepSORT 压缩包后，解压并进入子文件夹，将 deep_sort_pytorch 文件夹放入 yolo/v8/detect 文件夹中。
从 Google Drive 下载示例视频
gdown "https://drive.google.com/uc?id=1rjBn8Fl1E_9d0EMVtL24S9aNQOJAveR5&confirm=t"
使用以下命令运行代码。
对于 YOLOv8 物体检测 + 跟踪：
python predict.py model=yolov8l.pt source="test3.mp4" show=True
- 对于 YOLOv8 物体检测 + 跟踪 + 车辆计数：
- 从 Google Drive 下载更新后的 predict.py 文件，并将其放置在 ultralytics/yolo/v8/detect 文件夹中。
- Google Drive 链接：
https://drive.google.com/drive/folders/1awlzTGHBBAn_2pKCkLFADMd1EN_rJETW?usp=sharing
- 对于 YOLOv8 物体检测 + 跟踪 + 车辆计数：
python predict.py model=yolov8l.pt source="test3.mp4" show=True
结果
车辆检测、跟踪与计数
车辆检测、跟踪与计数
观看完整的分步讲解
- 视频教程链接
YouTube 链接
常见问题
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