【简介】
利用YOLOv10、ByteTrack和PyQt5实现目标追踪是一个强大的组合，可以为用户提供一个交互式的实时目标追踪界面。以下是一个简化版的实现思路描述：
首先，YOLOv10是一个先进的目标检测算法，能够准确识别视频或图像中的目标。ByteTrack则是一个基于检测的多目标追踪方法，可以在连续帧中追踪这些目标。
PyQt5是一个跨平台的GUI框架，允许我们创建一个直观的界面来显示追踪结果。通过PyQt5，我们可以设计一个窗口，显示视频流或图像序列，并在其上叠加追踪目标的边界框和ID。
实现时，需要以下步骤：
- 初始化：加载YOLOv10模型和ByteTrack追踪器，以及PyQt5 GUI。
- 视频/图像输入：从摄像头或文件加载视频/图像序列。
- 目标检测：使用YOLOv10在每一帧中检测目标。
- 目标追踪：将检测到的目标传递给ByteTrack追踪器，并在连续帧中更新目标的轨迹。
- GUI更新：在PyQt5窗口中实时显示追踪结果，包括边界框、目标ID和可能的轨迹线。
- 交互功能：添加控制按钮，如暂停/播放、保存结果等。
这个组合为开发者提供了一个强大的工具，不仅可以用于研究和开发，还可以集成到各种实际应用中，如智能监控、自动驾驶等。虽然这个描述很简短，但它概述了使用YOLOv10、ByteTrack和PyQt5实现目标追踪的基本流程。
【演示视频】
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【测试环境】
torch==2.0.1
torchvision==0.15.2
onnx==1.14.0
onnxruntime==1.15.1
pycocotools==2.0.7
PyYAML==6.0.1
scipy==1.13.0
onnxsim==0.4.36
onnxruntime-gpu==1.18.0
gradio==4.31.5
opencv-python==4.9.0.80
psutil==5.9.8
py-cpuinfo==9.0.0
numpy==1.23.5
lap==0.4.0
【源码下载】https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89375956
