基于YOLO和ByteTrack算法的交通资产识别与跟踪方法

本发明公开了一种基于YOLO和ByteTrack算法的交通资产识别与跟踪方法，旨在提高道路巡检的智能化和工作效率，当巡检车辆进入指定巡检区域时，启动可见光摄像头实时采集视频图像；利用YOLOv8深度学习算法对视频帧进行目标检测，并采用融合运动补偿机制的ByteTrack跟踪算法对检测目标进行稳定跟踪，同时为每个目标分配唯一ID。基于跟踪器生成的目标检测框，对相应视频帧进行裁剪，并按照目标ID和事件类别进行命名后上传至巡检系统。本发明通过运动补偿提高目标跟踪的稳定性，有效降低因摄像头抖动或检测误差导致的ID变更，同时利用跟踪信息减少巡检事件的重复上报，显著提升巡检系统的准确性和效率。