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【算法介绍】

YOLOv11、DeepSORT和PyQt5的组合为实现高效目标追踪提供了一个强大的解决方案。

YOLOv11是YOLO系列的最新版本，它在保持高检测速度的同时，通过改进网络结构、优化损失函数等方式，提高了检测精度，能够同时处理多个尺度的目标，并有效应对复杂场景中的遮挡、形变等问题。

DeepSORT算法是一种基于深度学习的目标跟踪算法，它结合了SORT算法和深度学习特征提取的优势。DeepSORT算法通过提取目标框中的特征，并使用卡尔曼滤波器进行目标状态预测，从而实现目标跟踪。DeepSORT算法在目标遮挡、目标消失等复杂情况下具有较好的鲁棒性。

PyQt5是一个用于创建图形用户界面（GUI）的Python库，提供了丰富的控件和布局管理功能，使得开发者能够轻松地构建出功能强大的桌面应用程序。在目标追踪任务中，PyQt5可用于构建用户交互界面，展示实时视频流、检测结果和追踪轨迹等信息。

将这三者整合起来，可以构建一个功能强大的目标追踪系统。首先，使用YOLOv11对视频流进行实时目标检测，获取每一帧中的目标边界框信息。然后，利用DeepSORT算法将这些边界框关联起来，形成目标的运动轨迹。最后，通过PyQt5构建的用户界面，将这些信息展示给用户，用户可以通过直观的界面实时查看目标追踪的结果。这种组合在视频监控、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。

【效果展示】

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【测试环境】

anaconda3+python3.8

torch==1.9.0

numpy==1.24.4

ultralytics==8.3.3

【视频演示】

https://www.bilibili.com/video/BV1xAxReDE7h/

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