YOLOv8+BoT-SORT多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)

BoT-SORT是发表于2022年的先进的多目标跟踪算法，它结合了运动和外观信息、相机运动补偿和更准确的卡尔曼滤波状态向量，并把这些改进集成到ByteTrack，从而在MOTA、IDF1和HOTA性能指标上超过了ByteTrack，增强了目标跟踪的鲁棒性，比较适用于存在相机运动的场景。 YOLOv8代码中已集成了BoT-SORT。本课程使用YOLOv8和BoT-SORT对视频中的行人、车辆做多目标跟踪计数与越界识别，开展YOLOv8目标检测和BoT-SORT多目标跟踪强强联手的应用。 课程分别在Windows和Ubuntu系统上做项目演示，并对BoT-SORT原理和代码做详细解读（使用PyCharm单步调试讲解）。 课程包括：基础篇、实践篇、原理篇和代码解析篇。 Ÿ 基础篇包括多目标跟踪任务介绍、常用数据集和评估指标； Ÿ 实践篇包括Win10和Ubuntu系统上的YOLOv8+BoT-SORT的多目标跟踪计数与越界识别具体的实践操作步骤演示； Ÿ 原理篇中讲解了马氏距离、匈牙利算法、卡尔曼滤波器、SORT、DeepSORT和BoT-SORT多目标跟踪算法的原理，并解读了BoT-SORT论文； Ÿ 代码解析篇中使用PyCharm单步调试对BoT-SORT的代码逐个文件进行讲解。课程提供代码解析文档。 相关课程： 《YOLOv8+ByteTrack多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)》https://edu.csdn.net/course/detail/38901 《YOLOv8+DeepSORT多目标跟踪(行人车辆计数与越界识别)》 https://edu.csdn.net/course/detail/38870 《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》https://edu.csdn.net/course/detail/32669