【导读】

目标检测与追踪技术是计算机视觉领域最热门的应用之一，广泛应用于自动驾驶、交通监控、安全防护等场景。今天我们将带你一步步实现一个完整的项目，使用YOLOv8 + DeepSORT实现目标检测、追踪与速度估算。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

目录

一、项目简介

技术选型：

二、项目环境配置

克隆项目代码

创建虚拟环境并安装依赖

更轻松的方式：试试 Coovally 平台 

三、实现流程详解

文件准备

四、运行检测与追踪

五、关键代码解析

初始化 DeepSORT

YOLOv8 目标检测

绘制边框与编号

速度估算（单位：km/h）

六、项目效果与结果解读

七、项目拓展建议

八、总结

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一、项目简介

本项目将实现一个功能完备的系统，具备以下能力：

• 检测：使用 YOLOv8 快速识别图像/视频中的物体；

• 追踪：用 DeepSORT 对目标进行多帧跟踪与编号；

• 估速：通过帧间位移计算目标的移动速度；

• 统计：支持计数通过检测线的车辆数量。

• 技术选型：

• YOLOv8：最新一代 YOLO 模型，速度快、精度高；

• DeepSORT：强化版追踪算法，结合深度特征提高 ID 保持能力。

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二、项目环境配置

• 克隆项目代码

git clone https://github.com/Gayathri-Selvaganapathi/vehicle_tracking_counting.gitcd vehicle_tracking_counting

• 创建虚拟环境并安装依赖

推荐使用 conda：

conda create -n env_tracking python=3.8conda activate env_trackingpip install -r requirements.txt

• 更轻松的方式：试试 Coovally 平台 

觉得环境配置太繁琐？代码跑起来效率太低？Coovally 平台就是你轻量开发的理想选择！

Coovally已集成YOLOv8和DeepSORT模型，可直接一键调用。

且平台还内置1000+可一键调用的开源模型，覆盖目标检测、关键点检测、多模态3D检测、目标追踪等各类任务。

• 无需写代码：上传数据集、选择模型、配置参数、启动训练，全部可视化操作！

• 训练过程实时可视：
  准确率、损失曲线、预测图像一目了然，结果即训即看，助你快速验证算法性能！

开发体验拉满：

你可以使用自己熟悉的开发工具（如VS Code、Cursor、WindTerm等），通过SSH协议直接连接Coovally云端算力，享受如同本地一样的实时开发、调试体验，还能调用强大的GPU环境加速实验。

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三、实现流程详解

• 文件准备

除 GitHub 项目外，还需额外下载：

• DeepSORT模型文件（见 README 中的 Google Drive 链接）；

• 示例视频文件，用于测试检测与追踪效果。

将上述资源分别放入：

• deep_sort → 模型目录；

• data → 视频文件目录。

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四、运行检测与追踪

一行命令启动全流程：

python detect.py --source data/sample_video.mp4 --yolo-model yolov8 --deep-sort deep_sort_pytorch --output runs/detect

程序会处理视频、进行检测与追踪，并输出结果视频到 runs/detect/ 目录中。

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五、关键代码解析

• 初始化 DeepSORT

from deep_sort.deep_sort import DeepSort  def init_tracker():         return DeepSort("deep_sort/model.ckpt", use_cuda=True)

• YOLOv8 目标检测

def detect_objects(frame, model):         results = model(frame)        return results.xyxy[0]

• 绘制边框与编号

def draw_boxes(frame, bbox, identities, names):    for i, box in enumerate(bbox):        ...        cv2.rectangle(...)        cv2.putText(...)    return frame

• 速度估算（单位：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

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六、项目效果与结果解读

输出效果包括：

• 边框框选目标对象；

• 每个目标拥有唯一 ID 标签；

• 若启用速度估算，会在图像中实时展示速度值；

• 支持计数功能，统计通过线段的车辆数量。

# 判断是否通过计数线if is_crossing_line(bbox, line_position):    vehicle_count += 1# 计算速度speed = estimate_speed(previous_coord, current_coord, fps)

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七、项目拓展建议

这个项目还可以进一步扩展：

• 训练自定义模型：在 Coovally 上使用自己标注的数据训练YOLOv8；

• 集成多摄像头系统：实现多视角追踪与分析；

• 接入可视化大屏/控制后台：用于城市级交通监控、智慧安防系统等。

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八、总结

我们通过本项目实现了一个高效的目标检测 + 多目标追踪 + 速度估算系统，技术组合为：

• YOLOv8 → 高效检测；

• DeepSORT → 高精度追踪；

• 简洁清晰的速度统计与车辆计数。

借助像 Coovally 这样的 AI 平台，不仅可以快速部署，还能极大提高迭代效率，助力你在算法验证、项目开发中快人一步！

📌 欢迎留言讨论：你觉得 YOLOv8 + DeepSORT 最适合用于哪些场景？你是否在用其他更轻量的追踪算法？

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