Разработка системы многобъектного трекинга на основе YOLOv8 И BoT-SORT и оптимизация её параметров на датасете MOT17

Abstract

Данная работа посвящена решению задачи многобъектного трекинга, являющейся одной из ключевых в современном компьютерном зрении. Предложена система трекинга на основе модели детекции объектов YOLOv8 и алгоритма сопоставления треков BoT-SORT. В ходе эксперимента проанализировано влияние ключевого гиперпараметра - порога уверенности детектора - на итоговые метрики качества трекинга на датасете MOT17. По результатам абляционных исследований установлено, что оптимальное значение порога уверенности 0.5 обеспечивает достижение показателя MOTA на уровне 71,8 %, что превышает требуемый порог профессионального уровня решения задачи (≥70 %). Полученные результаты подтверждают высокую эффективность и стабильность предложенной системы для решения задач многобъектного трекинга в реальных сценариях