模型介绍

1. 模型概述：

Bytetrack是一种用于多目标跟踪（MOT, Multi Object Tracking）任务的算法，在论文《ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box》中主要通过处理检测器产生的目标框来实现高效的多目标跟踪。它解决了传统MOT算法在处理低置信度目标时的问题，提高了跟踪精度。Bytetrack的核心思想是追踪所有检测框，包括高置信度和低置信度目标，这避免了漏掉低置信度的目标，从而提升整体跟踪性能。

在多目标跟踪任务中，输入为交通流视频，输出为被检测出的各个目标的标号ID。

2. 模型架构：

• 目标检测和分配：输入视频帧首先要经过目标检测器，得到检测框，这些检测框可以按照置信度进行排序。
• 初步关联：通过卡尔曼滤波器（Kalman Filter）和匈牙利算法（Hungarian Algorithm）进行初步的跟踪匹配。首先，高置信度的目标框要先与历史跟踪目标进行匹配，分配给现有的跟踪目标。
• 处理低置信度目标：Bytetrack没有简单丢弃低置信度目标框。对于没有匹配到的跟踪目标，算法进一步检查低置信度的目标，尝试与这些低置信度框进行匹配。这样可以捕捉到之前被检测器忽略的目标，提高跟踪的全面性。
• 状态更新：匹配成功的目标更新其状态，未匹配成功的目标则进入潜在目标列表。在后续帧中，潜在目标如果持续未被匹配，最终将被丢弃，被标记为丢失目标。

3. 具体实现：

• 数据预处理：将视频序列按照一定的帧率拆分成下标有序的图像序列，或者直接用opencv库进行读取。
• 选择模型：选择合适的目标跟踪模型，并提供相应的配置文件。
• 可视化：目标跟踪整体推理速度较快，所以可以做到实时显示，同时也可以离线进行处理，生成离线视频。

0. 准备工作：

• 设备要求：Windows/Linux下均可运行，预装Anaconda/Miniconda；
• 需要配有Nvidia独立显卡、并安装Cuda、Cudnn、Pytorch。如果是Windows系统，建议在安装Cuda前，先安装Visual Studio。
• 采用的是Youtube上下载的某段Traffic Footage的视频截图，代码中已经给出demo文件夹，不需要额外下载。

1. 环境配置：

2. 数据预处理：

• video_path：交通流视频文件的存放路径

3. 选择模型：

• model_name：采用模型的名称，如果本地搜索不到，会联网自动下载，可能需要执行两次。

4. 结果可视化：

• window_name：可视化窗口名称
• thickness：轨迹可视化的线条粗细度