YOLOv8で物体追跡（MOT）する

クラスIDとバウンディングボックスから、接近検知を行いたい…

• Jetson Orin, Jetson Nano
• YOLOv8.3.11

物体追跡（MOT）

参考にさせていただきました：
https://qiita.com/daifuku10/items/50cb5cd9740e07fde591

track_webcam.py

import cv2
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')  # 学習済みモデルをロード

cap = cv2.VideoCapture(0)   # カメラを開く
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, 1280)  # 横1280ピクセル
cap.set(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, 720)  # 縦720ピクセル

while True:
    success, frame = cap.read()  # 1フレーム読み込み

    # 物体のトラッキング persist:フレーム間でトラッキングを永続化
    # verbose:コンソールへのログ出力を無効化 conf：信頼しきい値
    results = model.track(frame, persist=True, verbose=False, conf=0.5)

    annotated_frame = results[0].plot()  # トラッキング結果をフレームに描画

    items = results[0]  # 複数の物体情報を取得

    for item in items:  # 1つ取得し
        cls = int(item.boxes.cls)   # クラスIDを取得
        label = item.names[int(cls)]    # クラスIDからラベル名を取得

        score = item.boxes.conf.cpu().numpy()[0]    # 信頼度を取得

        x1, y1, x2, y2 = item.boxes.xyxy.cpu().numpy()[0]  # バウンディングボックスの座標を取得

        id_value = item.boxes.id  # トラッキングIDを取得 存在しない場合はNone
        if id_value is None:    # トラッキングIDが存在しないなら空文字
            track_ids = ''
        else:   # 存在すればIDを取得
            track_ids = item.boxes.id.int().cpu().tolist()[0]

        print(str(cls), str(label), str(score), str(track_ids), \
            str(x1), str(y1), str(x2), str(y2))

    cv2.imshow("YOLOv8 Tracking", annotated_frame)

    if cv2.waitKey(1) != -1:
        break

cap.release()   # カメラを開放
cv2.destroyAllWindows()  # ウィンドウを閉じる