使用YOLOv8-OD和DeepSORT的车辆跟踪算法

童源; 费树岷

doi:10.19728/j.issn1672-6634.2025020008

聊城大学学报（自然科学版） ›› 2026, Vol. 39 ›› Issue (1) : 24 -31. DOI: 10.19728/j.issn1672-6634.2025020008

使用YOLOv8-OD和DeepSORT的车辆跟踪算法

童源, 费树岷

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摘要

为解决传统多目标跟踪算法在检测和跟踪精度及鲁棒性方面存在的不足，提出一种基于Tracking-By-Detection模式的新方法，用于车流量检测。该方法运用YOLOv8目标检测算法实现了对车辆目标的快速定位与识别，并整合了一种改进的基于深度学习的DeepSORT多目标跟踪算法，从而确保了对车辆的精准实时跟踪和计数。实验结果显示，该方法在快速移动车辆的检测与复杂光照环境中表现出较高精度，平均精度达到94.7%。这种端到端的方法在车辆视频的批处理应用中表现出良好的可行性和有效性。