基于PP-YOLOE和OC-SORT的车辆跟踪(yolov5)

车辆跟踪是计算机视觉领域的一个重要应用，它在智能交通、安防监控等领域具有广泛的应用前景。本文将介绍如何基于PP-YOLOE和OC-SORT方案实现车辆跟踪。我们将首先使用PP-YOLOE L（高精度）和S（轻量级）模型进行车辆检测，然后采用OC-SORT算法进行车辆跟踪。

1. 环境准备

首先，我们需要安装所需的库和依赖。

pip install paddlepaddle paddlehub opencv-python scikit-image filterpy

2. 车辆检测

在进行车辆跟踪之前，我们需要首先检测图像中的车辆。本文中，我们将使用PaddlePaddle提供的PP-YOLOE L（高精度）和S（轻量级）模型进行车辆检测。首先，导入所需的库和模块：

import cv2
import paddlehub as hub

# Load the PP-YOLOE L model for high-precision vehicle detection
ppyoloe_l = hub.Module("ppyoloe_large")

# Load the PP-YOLOE S model for lightweight vehicle detection
ppyoloe_s = hub.Module("ppyoloe_small")

接下来，定义一个函数detect_vehicles，该函数将检测输入图像中的车辆，并返回车辆的边界框列表：

def detect_vehicles(image, model, conf_thres=0.5):
    results = model.object_detection(images=[image], batch_size=1, output_dir=None, score_thresh=conf_thres)
    bboxes = []

    for result in results[0]["data"]:
        if result["label"] == "car":
            bbox = [int(result["left"]), int(result["top"]),
                    int(result["right"]), int(result["bottom"])]
            bboxes.append(bbox)

    return bboxes

3. OC-SORT

在本文中，我们将采用OC-SORT算法进行车辆跟踪。OC-SORT是一种基于SORT（Simple Online and Real-time Tracking）算法的改进版本，它采用外观信息来优化数据关联步骤，提高跟踪性能。

首先，我们需要定义一个类OCSORT，实现OC-SORT的主要逻辑：

import numpy as np
from filterpy.kalman import KalmanFilter
from scipy.optimize import linear_sum_assignment
from skimage import io

class OCSORT:
    def __init__(self, max_age=5, min_hits=1, iou_threshold=0.3):
        # Parameters
        self.max_age = max_age
        self.min_hits = min_hits
        self.iou_threshold = iou_threshold
        self.trackers = []

    def update(self, detections, appearance_features):
        # ...

OCSORT类的主要成员函数有：

predict: 对所有跟踪器的状态进行预测；
associate_detections_to_trackers: 将检测结果与跟踪器关联；
update: 根据输入的检测结果和外观特征更新跟踪器状态。

class OCSORT:
    # ...

    def predict(self):
        for tracker in self.trackers:
            tracker.predict()

    def associate_detections_to_trackers(self, detections, appearance_features):
        # ...    

    def update(self, detections, appearance_features):
        # ...

在associate_detections_to_trackers函数中，我们使用匈牙利算法（Hungarian algorithm）实现检测结果与跟踪器的最佳匹配。同时，我们还需要定义一些辅助函数，如iou、cosine_similarity等，用于计算边界框间的交并比以及外观特征间的余弦相似度。

classOCSORT:
    # ...

    @staticmethod
    def iou(bbox1, bbox2):
        # ...

    @staticmethod
    def cosine_similarity(feature1, feature2):
        # ...

    def associate_detections_to_trackers(self, detections, appearance_features):
        # ...

    # ...

在update函数中，我们首先调用predict函数预测跟踪器的状态，然后使用associate_detections_to_trackers函数关联检测结果与跟踪器。最后，我们根据匹配结果更新跟踪器的状态，并添加新的跟踪器，删除过期的跟踪器。

class OCSORT:
    # ...

    def update(self, detections, appearance_features):
        self.predict()
        matched, unmatched_detections, unmatched_trackers = self.associate_detections_to_trackers(detections, appearance_features)

        # Update matched trackers
        for matched_detection, matched_tracker in matched:
            self.trackers[matched_tracker].update(detections[matched_detection], appearance_features[matched_detection])

        # Create new trackers for unmatched detections
        for unmatched_detection in unmatched_detections:
            self.trackers.append(Tracker(detections[unmatched_detection], appearance_features[unmatched_detection]))

        # Remove expired trackers
        self.trackers = [tracker for tracker in self.trackers if not tracker.is_expired()]

4. 车辆跟踪

现在我们已经实现了基于OC-SORT的车辆跟踪算法，接下来我们将演示如何在一个视频序列上进行车辆跟踪。首先，我们需要定义一个函数extract_appearance_features，该函数将从输入的车辆边界框中提取外观特征。

def extract_appearance_features(image, bboxes):
    # ...
    return appearance_features

接下来，我们将使用YOLOv5作为检测器，并加载一个预训练的模型。

import torch
from models.yolo import Model

yolov5 = Model(cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=80)
yolov5.load_state_dict(torch.load('yolov5s.pt'))
yolov5 = yolov5.cuda().eval()

然后，我们可以在一个视频序列上进行车辆跟踪。为了简化问题，我们假设输入的视频序列已经被处理成一个图像列表image_sequence。

ocs = OCSORT()
tracked_vehicles = []

for image in image_sequence:
    # Vehicle detection
    bboxes = detect_vehicles(image, yolov5)

    # Feature extraction
    appearance_features = extract_appearance_features(image, bboxes)

    # Update trackers
    ocs.update(bboxes, appearance_features)

    # Store tracking results
    tracked_vehicles.append([(tracker.bbox, tracker.id) for tracker in ocs.trackers])

最后，我们将跟踪结果可视化，并保存为一个视频文件。

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
video_writer = cv2.VideoWriter('tracked_vehicles.avi', fourcc, 30, (image_width, image_height))

for image, tracked_vehicle in zip(image_sequence, tracked_vehicles):
    for bbox, id in tracked_vehicle:
        cv2.rectangle(image, (bbox[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 0, 255), 2)
        cv2.putText(image, f'ID: {id}', (bbox[0], bbox[1] - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 255), 2)

    video_writer.write(image)

video_writer.release()

至此，我们已经实现了一个基于PP-YOLOE和OC-SORT的车辆跟踪系统。通过该系统，我们可以实时跟踪视频中的车辆，并为每辆车分配一个唯一的ID。在实际应用中，我们可以根据需求对该系统进行优化和改进，例如调整检测器和跟踪器的参数，以获得更好的性能。