[深度学习][python]yolov11+bytetrack+pyqt5实现目标追踪

【算法介绍】

YOLOv11、ByteTrack和PyQt5的组合为实现高效目标追踪提供了一个强大的解决方案。

YOLOv11是YOLO系列的最新版本，它在保持高检测速度的同时，通过改进网络结构、优化损失函数等方式，提高了检测精度，能够同时处理多个尺度的目标，并有效应对复杂场景中的遮挡、形变等问题。

ByteTrack是一种基于目标检测的简单而高效的多目标追踪算法。它通过在每一帧中检测目标并匹配相邻帧中的目标来实现追踪，利用匈牙利算法等匹配策略，将不同帧中的目标关联起来。

PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python库，提供了丰富的控件和布局管理功能，使得开发者能够轻松地构建出功能强大的桌面应用程序。在目标追踪任务中，PyQt5可用于构建用户交互界面，展示实时视频流、检测结果和追踪轨迹等信息。

将这三者整合起来，可以构建一个功能强大的目标追踪系统。首先，使用YOLOv11对视频流进行实时目标检测，获取每一帧中的目标边界框信息。然后，利用ByteTrack算法将这些边界框关联起来，形成目标的运动轨迹。最后，通过PyQt5构建的用户界面，将这些信息展示给用户，用户可以通过直观的界面实时查看目标追踪的结果。这种组合在视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

【效果展示】

‘【测试环境】

anaconda3+python3.8
torch==1.9.0
numpy==1.24.4
ultralytics==8.3.3
cython_bbox-0.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl

注意一定要用源码提供cython_bbox进行安装否则会和numpy不兼容。

【视频演示】

yolo11+bytetrack+pyqt5实现目标追踪结果演示_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】anaconda3+python3.8torch==1.9.0numpy==1.24.4ultralytics==8.3.3cython_bbox-0.1.3-cp38-cp38-win_amd64.whl注意一定要用源码提供cython_bbox进行安装否则会和numpy不兼容。更多实现细节和源码下载参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/ar, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者未来自主研究中心, 作者简介未来自主研究中心，相关视频：C++使用纯opencv部署yolov11目标检测onnx模型演示源码+模型，基于yolov8官方目标追踪botsort和bytetrack源码开发视频演示，YOLOv8检测界面-PyQt5实现，yolov9+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示，【AI女友】全网最强无限制，尽情享受！，使用C++部署yolov8的onnx和bytetrack实现目标追踪，基于opencv和onnxruntime的C++版本yolov10-onnx和bytetrack追踪算法实现目标追踪，将yolov8封装成一个类几行代码完成语义分割任务，超强毕设！YOLOV8+YOLOV9+deepsort多目标跟踪实战！车辆跟踪、人流跟踪、实例分割简单易懂！，基于opencvC++版本yolov8-onnx和bytetrack追踪算法实现目标追踪https://www.bilibili.com/video/BV1u3xQemEAo/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee