【算法介绍】

基于C++的YOLOv5、ONNXRuntime和ByteTrack目标追踪实现是一种高效的目标追踪解决方案。YOLOv5是YOLO系列算法的比较出色版本，以其出色的目标检测性能和实时性著称。ONNXRuntime是微软开发的高性能推理引擎，支持多种框架生成的ONNX格式模型，能够实现高效的模型推理。ByteTrack则是一种基于轨迹匹配的目标追踪方法，利用目标的运动信息和外观特征进行追踪，具有强大的鲁棒性和适应性。

在C++环境中，首先通过YOLOv5进行目标检测，生成目标的初始位置和运动轨迹。然后，ByteTrack利用这些信息对目标进行精确追踪。ONNXRuntime作为推理引擎，负责加载和运行YOLOv5的ONNX模型，实现高效的目标检测。

这种结合方式既发挥了YOLOv5的高检测精度，又利用了ByteTrack的高追踪精度，使得整体目标追踪效果显著提升。同时，C++的高效性能也使得该方案在实时性方面表现出色。

总的来说，基于C++的YOLOv5、ONNXRuntime和ByteTrack目标追踪实现是一种高效、准确且实时的目标追踪解决方案，适用于各种复杂场景下的目标追踪任务。

【效果展示】

【实现部分代码】

#include 

#include 

 

#include "cmdline.h"

#include "utils.h"

#include "detector.h"

 

 

int main(int argc, char* argv[])

{

    const float confThreshold = 0.3f;

    const float iouThreshold = 0.4f;

 

   

    bool isGPU =false;

    const std::string classNamesPath = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\yolov5-onnxruntime-bytetrack-cplus\\weights\\coco.names";

    const std::vector classNames = utils_yolo::loadNames(classNamesPath);

    const std::string modelPath = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\yolov5-onnxruntime-bytetrack-cplus\\weights\\yolov5s.onnx";

 

    if (classNames.empty())

    {

        std::cerr << "Error: Empty class names file." << std::endl;

        return -1;

    }

 

    YOLODetector detector {nullptr};

    detector = YOLODetector(modelPath, isGPU, cv::Size(640, 640));

        std::cout << "Model was initialized." << std::endl;

    std::vector