在计算机视觉领域，目标跟踪是一个重要的研究方向。它涉及到在视频序列中对特定目标进行定位和跟踪。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的目标跟踪算法逐渐成为主流。在本文中，将介绍如何使用Python语言和Ultralytics库来实现目标跟踪算法。
在进行目标跟踪之前，需要初始化跟踪器。跟踪器的作用是在视频帧中跟踪目标的位置。可以通过调用on_predict_start函数来初始化跟踪器。该函数接受两个参数：一个是预测器对象，另一个是布尔值，用于指定是否持久化跟踪器。如果跟踪器已经存在，并且希望保留它们的状态，可以将这个参数设置为True。
def on_predict_start(predictor: object, persist: bool = False) -> None:
if hasattr(predictor, "trackers") and persist:
return
tracker = check_yaml(predictor.args.tracker)
cfg = IterableSimpleNamespace(**yaml_load(tracker))
if cfg.tracker_type not in {"bytetrack", "botsort"}:
raise AssertionError(f"Only 'bytetrack' and 'botsort' are supported for now, but got '{cfg.tracker_type}'")
trackers = []
for _ in range(predictor.dataset.bs):
tracker = TRACKER_MAP[cfg.tracker_type](args=cfg, frame_rate=30)
trackers.append(tracker)
if predictor.dataset.mode != "stream":
break
predictor.trackers = trackers
predictor.vid_path = [None] * predictor.dataset.bs
在上述代码中，首先检查预测器对象是否已经有了跟踪器，并且是否需要持久化。如果需要，就直接返回。否则，根据配置文件初始化跟踪器，并将其添加到跟踪器列表中。如果数据集的模式不是流模式，只需要一个跟踪器。
在目标检测完成后，需要对检测到的边界框进行后处理，并更新跟踪器的状态。这可以通过调用on_predict_postprocess_end函数来实现。该函数接受预测器对象和布尔值参数，用于指定是否持久化跟踪器。
def on_predict_postprocess_end(predictor: object, persist: bool = False) -> None:
path, im0s = predictor.batch[:2]
is_obb = predictor.args.task == "obb"
is_stream = predictor.dataset.mode == "stream"
for i in range(len(im0s)):
tracker = predictor.trackers[i if is_stream else 0]
vid_path = predictor.save_dir / Path(path[i]).name if not persist and predictor.vid_path[i if is_stream else 0] != vid_path:
tracker.reset()
predictor.vid_path[i if is_stream else 0] = vid_path
det = (predictor.results[i].obb if is_obb else predictor.results[i].boxes).cpu().numpy()
if len(det) == 0:
continue
tracks = tracker.update(det, im0s[i])
if len(tracks) == 0:
continue
idx = tracks[:, -1].astype(int)
predictor.results[i] = predictor.results[i][idx]
update_args = {"obb" if is_obb else "boxes": torch.as_tensor(tracks[:, : -1])}
predictor.results[i].update(**update_args)
在上述代码中，首先获取当前批次的路径和图像。然后，根据任务类型和数据集模式来确定是否需要处理目标边界框。对于每个图像，获取对应的跟踪器，并根据视频路径是否发生变化来决定是否重置跟踪器。接下来，调用跟踪器的update方法来更新跟踪状态，并更新预测结果。
为了在模型预测过程中自动执行跟踪，需要将跟踪回调函数注册到模型中。这可以通过调用register_tracker函数来实现。该函数接受模型对象和布尔值参数，用于指定是否持久化跟踪器。
def register_tracker(model: object, persist: bool) -> None:
model.add_callback("on_predict_start", partial(on_predict_start, persist=persist))
model.add_callback("on_predict_postprocess_end", partial(on_predict_postprocess_end, persist=persist))
在上述代码中，使用add_callback方法将on_predict_start和on_predict_postprocess_end函数注册为模型的回调函数。这样，在模型预测过程中，这些函数就会被自动调用。