深度学习与应用：行人跟踪
**实验 深度学习与应用：行人跟踪 **
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**1、 实验目的**
------
- 了解行人跟踪模型基础处理流程
- 熟悉行人跟踪模型的基本原理
- 掌握 行人跟踪模型的参数微调训练以及推理的能力
- 掌握行人跟踪模型对实际问题的应用能力，了解如何在特定的场景和任务中应用该模型
**2、实验环境**
------
**[镜像详情]**
虚拟机数量：1个（需GPU >=4GB）
虚拟机信息：
1. 操作系统：Ubuntu20.04
2. 代码位置：/home/zkpk/experiment/yolo_tracking_main
3. MOT17数据集存储位置：examples/val_utils/data/MOT17
(数据集下载地址：Https://motchallenge.net)
4. 已安装软件：python版本：python 3.9，显卡驱动，cuda版本：cuda11.3 cudnn 版本：8.4.1,torch==1.12.1+cu113,torchvision= 0.13.1+cu113
5. 根据requirements.txt,合理配置python环境
**3、实验内容**
------
- 准备多目标跟踪数据集MOT17 ，下载地址位于（Https://motchallenge.net），放置于工程路径为：（examples/val_utils/data/MOT17）
- 根据不用的行人跟踪算法实现行人跟踪实验
- 根据实验效果微调行人跟踪算法模型参数
- 实现离线视频的行人跟踪
**4、实验关键点**
------
- 下载数据集放置于指定的文件夹下
- 配置好算法所需的python虚拟环境
- 掌握行人跟踪所需的算法基础
- 具备一定的代码能力，解决实际问题
**5、实验效果图**
------
行人跟踪效果截图：
<center>图 1</center>
行人跟踪视频效果：
目标跟踪
**6、实验步骤**
------
- 6.1 准备数据集，下载多目标跟踪数据集MOT17 ，下载地址位于（Https://motchallenge.net），将数据集放置于（examples/val_utils/data/MOT17）路径，如下图所示：
<center>图 1</center>
- 6.2 实现行人跟踪方法对视频的实时检测，运行一下命令进入yolo_tracking_main\examples：
```shell
cd /home/zkpk/experiment/yolo_tracking_main/examples
```
运行python的track.py脚本，命令如下：
```shell
python --yolo-model weights/yolov8n --tracking-method deepocsort ----reid-model weights/lmbn_n_cuhk03_d.pt --source testvideo.mp4 --conf 0.3 --iou 0.5
botsort
strongsort
ocsort
bytetrack
```
分别对应5种不同的目标跟踪模型，实现对行人目标的跟踪
运行日志如下：
```
Successfully loaded imagenet pretrained weights from "weights\osnet_x1_0_imagenet.pth"
video 1/1 (1/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 63.4ms
video 1/1 (2/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (3/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (4/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (5/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (6/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (7/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (8/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (9/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (10/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (11/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (12/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 9.0ms
video 1/1 (13/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (14/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (15/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (16/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (17/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 9.0ms
video 1/1 (18/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (19/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (20/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (21/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (22/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (23/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (24/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 15.0ms
video 1/1 (25/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (26/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 10.0ms
video 1/1 (27/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 11.0ms
video 1/1 (28/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 13.0ms
video 1/1 (29/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 4 persons, 13.0ms
video 1/1 (30/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 4 persons, 13.0ms
video 1/1 (31/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
video 1/1 (32/2385) E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\testvideo.mp4: 480x640 3 persons, 14.0ms
```
6.3 根据上一步骤6.3 行人跟踪的效果，假如不理想可以使用MOT17数据集微调模型参数(在配置好数据集的情况才可以微调)，运行一下命令：
``` shell
python --yolo-model weights/yolov8n.pt --tracking-method deepocsort --benchmark MOT17 --conf 0.45
```
微调参数过程日志如下：
```
2023-11-17 17:34:48.482 | INFO | val:eval:204 - Staring evaluation process on E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1
2023-11-17 17:34:48.560 | INFO | val:eval:204 - Staring evaluation process on E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1
2023-11-17 17:35:00.221 | SUCCESS | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:207 - Successfully loaded pretrained weights from "E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\weights\osnet_x0_25_msmt17.pt"
2023-11-17 17:35:00.221 | WARNING | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:211 - The following layers are discarded due to unmatched keys or layer size: ('classifier.weight', 'classifier.bias')
2023-11-17 17:35:00.228 | SUCCESS | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:207 - Successfully loaded pretrained weights from "E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\weights\osnet_x0_25_msmt17.pt"
2023-11-17 17:35:00.228 | WARNING | boxmot.appearance.reid_model_factory:load_pretrained_weights:211 - The following layers are discarded due to unmatched keys or layer size: ('classifier.weight', 'classifier.bias')
image 1/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000001.jpg: 736x1280 11 persons, 610.4ms
image 1/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000001.jpg: 736x1280 25 persons, 652.3ms
image 2/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000002.jpg: 736x1280 9 persons, 442.2ms
image 2/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000002.jpg: 736x1280 22 persons, 454.5ms
image 3/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000003.jpg: 736x1280 9 persons, 370.0ms
image 3/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000003.jpg: 736x1280 24 persons, 450.9ms
image 4/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000004.jpg: 736x1280 9 persons, 460.8ms
image 4/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000004.jpg: 736x1280 23 persons, 385.0ms
image 5/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000005.jpg: 736x1280 10 persons, 460.4ms
image 5/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000005.jpg: 736x1280 22 persons, 399.6ms
image 6/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000006.jpg: 736x1280 10 persons, 443.0ms
image 7/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000007.jpg: 736x1280 10 persons, 460.8ms
image 6/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000006.jpg: 736x1280 22 persons, 429.7ms
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image 7/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000007.jpg: 736x1280 24 persons, 448.3ms
image 9/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000009.jpg: 736x1280 10 persons, 386.9ms
image 8/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000008.jpg: 736x1280 23 persons, 476.7ms
image 10/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000010.jpg: 736x1280 11 persons, 869.1ms
image 9/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000009.jpg: 736x1280 23 persons, 453.9ms
image 11/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000011.jpg: 736x1280 11 persons, 460.8ms
image 10/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000010.jpg: 736x1280 23 persons, 428.2ms
image 12/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000012.jpg: 736x1280 9 persons, 439.9ms
image 11/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000011.jpg: 736x1280 19 persons, 470.3ms
image 13/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000013.jpg: 736x1280 10 persons, 440.8ms
image 12/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000012.jpg: 736x1280 19 persons, 460.8ms
image 14/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000014.jpg: 736x1280 9 persons, 434.2ms
image 13/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000013.jpg: 736x1280 20 persons, 439.0ms
image 15/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000015.jpg: 736x1280 8 persons, 384.9ms
image 14/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000014.jpg: 736x1280 20 persons, 440.8ms
image 16/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000016.jpg: 736x1280 8 persons, 462.8ms
image 15/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000015.jpg: 736x1280 20 persons, 451.8ms
image 17/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000017.jpg: 736x1280 8 persons, 470.7ms
image 16/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000016.jpg: 736x1280 22 persons, 486.0ms
image 18/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000018.jpg: 736x1280 7 persons, 410.9ms
image 17/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000017.jpg: 736x1280 23 persons, 425.9ms
image 19/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000019.jpg: 736x1280 7 persons, 380.0ms
image 20/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000020.jpg: 736x1280 8 persons, 436.8ms
image 18/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000018.jpg: 736x1280 23 persons, 447.8ms
image 21/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000021.jpg: 736x1280 8 persons, 476.0ms
image 19/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000019.jpg: 736x1280 21 persons, 518.6ms
image 22/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000022.jpg: 736x1280 8 persons, 360.0ms
image 20/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000020.jpg: 736x1280 22 persons, 388.6ms
image 23/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000023.jpg: 736x1280 9 persons, 391.0ms
image 21/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000021.jpg: 736x1280 22 persons, 416.9ms
image 24/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000024.jpg: 736x1280 9 persons, 458.8ms
image 22/1050 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-04-FRCNN\img1\000022.jpg: 736x1280 22 persons, 404.7ms
image 25/600 E:\PycharmProjects\yolo_tracking_main\examples\val_utils\data\MOT17\train\MOT17-02-FRCNN\img1\000025.jpg: 736x1280 9 persons, 443.9ms
```
**7、思考题**
------
- 考虑在行人跟踪中，模型算法还有哪些改进点
- 思考怎么将跟踪算法模型应用到手部动作跟踪中
- 思考如何调节模型参数和训练参数提升模型的效果指标
**8、 实验报告**
------
请按照实验报告的格式要求撰写实验报告。
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操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C11 算法描述 用于从视频文件、图像序列或摄像头捕获视频的类。 该类提供了用于从摄像头捕获视频或读取视频文件和图像序列的 C API。 以下是该类的使用方法&a…...
CVE-2024-46103
前言 CVE-2024-46103 SEMCMS的sql漏洞。 漏洞简介 SEMCMS v4.8中，SEMCMS_Images.php的search参数，以及SEMCMS_Products.php的search参数，存在sql注入漏洞。 （这个之前就有两个sql的cve，这次属于是捡漏了Ƕ…...
三，MyBatis-Plus 的各种查询的“超详细说明”，比如(等值查询，范围查询，模糊查询...)
三，MyBatis-Plus 的各种查询的“超详细说明”，比如(等值查询，范围查询，模糊查询…) 文章目录 三，MyBatis-Plus 的各种查询的“超详细说明”，比如(等值查询，范围查询，模糊查询...)1. …...
Linux 冯诺依曼体系结构与操作系统概念
目录 0.前言 1. 冯诺依曼体系结构概述 1.1 输入单元 1.2 中央处理单元（CPU） 1.3 输出单元 2. 冯诺依曼体系结构的关键特性 2.1 所有数据流向内存 2.2 数据流动示例：QQ聊天过程 3. 操作系统 3.1 概念 3.2 设计操作系统的目的 3.3 操作系统的“…...
UE4中 -skipbuild -nocompile 有什么区别
在项目开发中，我看到了在调用 Engine\\Build\\BatchFiles\\RunUAT.bat 相关的命令行中，有 -skipbuild、 -nocompile 两个很像的参数，于是想探究一下它们的区别与含义。 -skipbuild 参数 到底有没有 -skipbuild 这个参数？根据 http…...
后进先出（LIFO）详解
LIFO 是 Last In, First Out 的缩写，中文译为后进先出。这是一种数据结构的工作原则，类似于一摞盘子或一叠书本： 最后放进去的元素最先出来 -想象往筒状容器里放盘子： （1）你放进的最后一个盘子（…...
UE5 学习系列（二）用户操作界面及介绍
这篇博客是 UE5 学习系列博客的第二篇，在第一篇的基础上展开这篇内容。博客参考的 B 站视频资料和第一篇的链接如下： 【Note】：如果你已经完成安装等操作，可以只执行第一篇博客中 2. 新建一个空白游戏项目 章节操作，重…...
web vue 项目 Docker化部署
Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段： 构建阶段（Build Stage）：…...
IGP（Interior Gateway Protocol，内部网关协议）
IGP（Interior Gateway Protocol，内部网关协议） 是一种用于在一个自治系统（AS）内部传递路由信息的路由协议，主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...
【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1
2025最新版！！！6.8截至答题，大家注意呀！ 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:（ B ） A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发（Solidity）
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解，适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介：Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊（Ethereum）平台编写智能合约的高级编…...
视频行为标注工具BehaviLabel（源码+使用介绍+Windows.Exe版本）
前言： 最近在做行为检测相关的模型，用的是时空图卷积网络（STGCN），但原有kinetic-400数据集数据质量较低，需要进行细粒度的标注，同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块，…...
智能AI电话机器人系统的识别能力现状与发展水平
一、引言 随着人工智能技术的飞速发展，AI电话机器人系统已经从简单的自动应答工具演变为具备复杂交互能力的智能助手。这类系统结合了语音识别、自然语言处理、情感计算和机器学习等多项前沿技术，在客户服务、营销推广、信息查询等领域发挥着越来越重要…...
Scrapy-Redis分布式爬虫架构的可扩展性与容错性增强：基于微服务与容器化的解决方案
在大数据时代，海量数据的采集与处理成为企业和研究机构获取信息的关键环节。Scrapy-Redis作为一种经典的分布式爬虫架构，在处理大规模数据抓取任务时展现出强大的能力。然而，随着业务规模的不断扩大和数据抓取需求的日益复杂，传统…...
Windows电脑能装鸿蒙吗_Windows电脑体验鸿蒙电脑操作系统教程
鸿蒙电脑版操作系统来了，很多小伙伴想体验鸿蒙电脑版操作系统，可惜，鸿蒙系统并不支持你正在使用的传统的电脑来安装。不过可以通过可以使用华为官方提供的虚拟机，来体验大家心心念念的鸿蒙系统啦！注意：虚拟…...