【算法介紹】

YOLOv11、DeepSORT和PyQt5的組合為實(shí)現(xiàn)高效目標(biāo)追蹤提供了一個強(qiáng)大的解決方案。

YOLOv11是YOLO系列的最新版本，它在保持高檢測速度的同時，通過改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、優(yōu)化損失函數(shù)等方式，提高了檢測精度，能夠同時處理多個尺度的目標(biāo)，并有效應(yīng)對復(fù)雜場景中的遮擋、形變等問題。

DeepSORT算法是一種基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法，它結(jié)合了SORT算法和深度學(xué)習(xí)特征提取的優(yōu)勢。DeepSORT算法通過提取目標(biāo)框中的特征，并使用卡爾曼濾波器進(jìn)行目標(biāo)狀態(tài)預(yù)測，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。DeepSORT算法在目標(biāo)遮擋、目標(biāo)消失等復(fù)雜情況下具有較好的魯棒性。

PyQt5是一個用于創(chuàng)建圖形用戶界面（GUI）的Python庫，提供了豐富的控件和布局管理功能，使得開發(fā)者能夠輕松地構(gòu)建出功能強(qiáng)大的桌面應(yīng)用程序。在目標(biāo)追蹤任務(wù)中，PyQt5可用于構(gòu)建用戶交互界面，展示實(shí)時視頻流、檢測結(jié)果和追蹤軌跡等信息。

將這三者整合起來，可以構(gòu)建一個功能強(qiáng)大的目標(biāo)追蹤系統(tǒng)。首先，使用YOLOv11對視頻流進(jìn)行實(shí)時目標(biāo)檢測，獲取每一幀中的目標(biāo)邊界框信息。然后，利用DeepSORT算法將這些邊界框關(guān)聯(lián)起來，形成目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。最后，通過PyQt5構(gòu)建的用戶界面，將這些信息展示給用戶，用戶可以通過直觀的界面實(shí)時查看目標(biāo)追蹤的結(jié)果。這種組合在視頻監(jiān)控、自動駕駛等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。

【效果展示】

【測試環(huán)境】

anaconda3+python3.8
torch==1.9.0
numpy==1.24.4
ultralytics==8.3.3

【視頻演示】

yolo11+deepsort+pyqt5實(shí)現(xiàn)目標(biāo)追蹤結(jié)果演示_嗶哩嗶哩_bilibili【測試環(huán)境】anaconda3+python3.8torch==1.9.0numpy==1.24.4ultralytics==8.3.3更多實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)和源碼下載參考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142695668, 視頻播放量 0、彈幕量 0、點(diǎn)贊數(shù) 0、投硬幣枚數(shù) 0、收藏人數(shù) 0、轉(zhuǎn)發(fā)人數(shù) 0, 視頻作者 未來自主研究中心, 作者簡介 未來自主研究中心，相關(guān)視頻：https://www.bilibili.com/video/BV1xAxReDE7h/

【源碼下載】

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