mikel-brostrom/boxmot
کاربرد:
این پروژه یک چارچوب ردیابی چند شیء (Multi-Object Tracking) با قابلیت ادغام آسان با مدل‌های مختلف تشخیص، تقسیم‌بندی و تخمین وضعیت بدن است.
با استفاده از BoxMOT می‌تونی به راحتی الگوریتم‌های پیشرفته ردیابی مثل ByteTrack، DeepSORT و غیره رو به مدل‌های تشخیص خودت متصل کنی.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز داری یک سیستم انعطاف‌پذیر و قابل توسعه برای ردیابی اشیا در ویدیوها یا جریان‌های زنده داشته باشی.
مخصوصاً در پروژه‌هایی که نیاز به ترکیب با مدل‌های مختلف YOLO، DETR یا Mask R-CNN داری، این ابزار عالیه.
چند مثال از موارد استفاده:
- شمارش افراد یا وسایل نقلیه در فیلم‌های نظارتی ️
- ردیابی حرکت ورزشکاران در زمین بازی
- تحلیل رفتار در فروشگاه‌ها با استفاده از دوربین هوشمند ️
- ادغام با مدل‌های پوز اسیمیشن برای تحلیل حرکت بدن انسان ️
- ##MultiObjectTracking
- ##ComputerVision
- ##YOLO
- ##DeepSORT
- ##ByteTrack
- ##ObjectDetection
- ##AI
- ##MachineLearning
- ##OpenCV
- ##PoseEstimation