YOLO8实战：yolov8实现行人跟踪计数

本篇文章首先介绍YOLOV8实现人流量跟踪计数的原理，文末附代码

引言：行人跟踪统计是智能监控系统中的重要功能，可以广泛应用于人流控制、安全监控等领域。传统的行人跟踪算法往往受到光照、遮挡等因素的干扰，难以实现准确跟踪。随着深度学习技术的发展，目标检测模型逐渐成为行人跟踪的主流方案。本文介绍使用 YOLOv8 目标检测模型实现行人跟踪统计的方法。

一、YOLOv8模型介绍

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，按照官方描述，YOLOv8 是一个 SOTA 模型，它建立在以前 YOLO 版本的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。不过 ultralytics 并没有直接将开源库命名为 YOLOv8，而是直接使用 ultralytics 这个词，原因是 ultralytics 将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法，一个主要特点是可扩展性。其希望这个库不仅仅能够用于 YOLO 系列模型，而是能够支持非 YOLO 模型以及分类分割姿态估计等各类任务。因此，YOLO发展到如今的版本，已经不单单是目标检测的代名词，就像官方所解释的那样，YOLOv8 更应该更名为Ultralytics 。目前YOLO8算法框架（ultralytics库）全面支持图像分类、目标检测和实例分割、人体关键点检测等任务。在目标跟踪方面，YOLO8算法库内置了多目标跟踪领域的SOTA算法（Byte-tracker和Bot-tracker）。在实例分割方面，支持与SAM、Fast-SAM无缝集成.....未来，我们也期待着ultralytics库能够扩充更多的CV领域的SOTA算法。

与之前的YOLO版本相比，Y