RizwanMunawar/yolov7-object-tracking

解決する課題

このプロジェクトは、ビデオストリーム全体でリアルタイムの物体検出とトラッキングを実行する方法を提供します。ユーザーは、物体が何であるかを識別するだけでなく、ビデオの異なるフレームを移動するその物体に対して一意のIDを維持することができます。

仕組み

このシステムは、各フレーム内の物体を特定するための検出モデル（主に YOLOv7、YOLOv8 をサポート）と、それらの物体にIDを割り当てて維持するためのトラッキングアルゴリズム（SORT を参照）を組み合わせています。ビデオファイル、ウェブカメラ、外部カメラ、IPカメラストリームを含む、さまざまなソースからの入力を処理できます。

対象者

これは、監視、交通モニタリング、または特定の物体をカウントしたり追跡したりする必要があるあらゆるシナリオなど、アプリケーションに物体トラッキングを実装する必要がある開発者やコンピュータビジョンエンジニア向けです。

ハイライト

• マルチモデルサポート: YOLOv7 および YOLOv8 の重みを使用可能。
• 柔軟な入力ソース: ビデオファイル、ウェブカメラ、IPストリーム、外部カメラをサポート。
• 詳細な出力: トラックの重心、物体ID、バウンディングボックスの寸法をテキストファイルに保存可能。
• カスタマイズ可能なトラッキング: 特定の物体クラスによるフィルタリング（例：人だけをトラッキング）や、異なるトラックに固有の色を割り当てるなどの視覚的補助をサポート。