实时YOLO目标检测与跟踪系统设计

实时YOLO目标检测与跟踪系统设计

摘要：
本文设计了一套基于YOLO（You Only Look Once）深度学习模型与多目标跟踪算法的实时目标检测与跟踪系统。系统采用YOLOv8作为核心检测器，结合DeepSORT跟踪算法，实现了高精度、低延迟的目标识别与连续轨迹追踪。通过多线程处理、硬件加速（GPU+TensorRT）及模型轻量化策略，系统在NVIDIA Jetson边缘设备上达到45FPS处理速度。本文详细阐述了系统架构、算法集成、性能优化及实验验证，为实时视频分析应用提供了一套完整解决方案。

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一、系统核心需求与挑战

1. 实时性要求：处理速度 ≥ 30FPS（1080p视频）
2. 精度指标：mAP@0.5 ≥ 0.75，MOTA ≥ 0.65
3. 多目标跟踪：支持≥50个目标同时稳定跟踪
4. 资源约束：边缘设备部署（功耗<30W）
5. 挑战：遮挡处理、ID跳变、光照变化、计算瓶颈

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二、系统架构设计