概述
在数据驱动和定位的世界中，对数据进行解释、可视化和决策的能力变得日益重要。这表明，使用正确的工具和技术可能是项目成功的关键。在计算机视觉领域，存在许多技术来解释从视频（包括录像、流媒体或实时视频）中获取的数据，特别是在评估需要分析交通强度或某些对象（如人、车辆、动物等）行为的区域时，热力图是一个极其有效的选择。
物体运动热力图可以展示物体在一段时间内的运动轨迹和活动强度。这种图表通常通过颜色的变化来表示不同区域的运动热度，颜色的深浅代表了物体在该区域的运动频率或者速度的快慢。在物理学和计算机视觉领域，热力图可以用于分析和理解物体的运动模式，例如人流监控、交通流量分析或者运动员的运动轨迹分析。
在传统的计算机视觉图像处理，使用OpenCV库背景减除法来识别和追踪视频中的移动物体，然后将这些信息累积起来，形成热力图。可以有效地突出显示物体运动的高频区域，帮助研究者或分析师更好地理解物体的运动模式，但传统的计算机视觉图像处理在一些场景变化比较的情况下，性能并不理想。
在多目标跟踪（MOT）领域，Tracking-by-detection它可以依赖于目标检测器来识别视频中的每个目标，然后使用跟踪算法来关联检测结果，形成目标的连续轨迹。这种方法的关键在于如何有效地关联来自不同帧的检测框，以便为每个目标创建准确且连贯的轨迹。
Yolov8集成了BYTE方法，BYTE是一种创新的数据关联方法，它旨在提高多目标跟踪的准确性和连贯性。BYTE方法通过利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，可以在保留高置信度检测结果的同时，从低置信度检测结果中去除背景噪声，并挖掘出真正的物体。这对于处理遮挡、模糊等困难样本特别有效，因为这些情况下的目标检测往往更加具有挑战性。
BYTE能够降低漏检率并提高轨迹的连贯性。可以轻松地应用于多种现有的state-of-the-art MOT方法中，并且能够提升这些方法的IDF1指标，这表明了其强大的通用性和有效性。
基于BYTE方法，提出的跟踪方法ByteTrack进一步展示了其在MOT任务中的潜力。ByteTrack在保持高运行速度（30 FPS）的同时，在MOT17基准测试上取得了显著的性能提升，包括80.3的MOTA（Multiple Object Tracking Accuracy）、77.3的IDF1和63.1的HOTA（High Order Track Accuracy）。这些结果表明，ByteTrack在处理多目标跟踪任务时，不仅能够准确地关联检测框，还能够有效地处理目标间的交互和复杂场景，从而实现高精度的轨迹跟踪。
实现效果：
基于yolov8与OpenCV实现目标物体运动热力图
基于Yolov8的运动热力图
1.环境安装
conda create -n yolov8 python=3.8
activate ylolv8
pip install ultralytics
2.下载模型
可以从官网上下载需要的模型，官网提供了几种不同尺寸的模型:
3.项目实践步骤
这里以一段航拍视频为例，视频是用俯视的一个三叉路口，目标是创建一个热力图来展示这三条路汽车流量密集热力图。实现步骤如下：
目标检测：首先，需要对视频进行分析，识别出视频中的车辆以及它们在每帧中的位置
轨迹跟踪：通过多目标跟踪BYTE方法，关联视频中连续帧中检测到的车辆，形成每个车辆的轨迹。
数据关联：利用检测框和跟踪轨迹之间的相似性，去除背景噪声，挖掘出真正的车辆，降低漏检并提高轨迹的连贯性。
热力图生成：将检测到的车辆位置信息汇总，并使用热力图库来生成热力图。热力图通过颜色的深浅来表示车辆密度的高低。
4.代码实践
导入需要的库
from collections import defaultdict
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
调用Yolo目标检测的模型，
model = YOLO('yolov8s.pt')
读取视频
videopath = 'video.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(videopath)
现在创建一个空字典来存储跟踪位置（‘track_history’）和一个字典来存储每个对象的最后推断位置（‘last_positions’）。
track_history = defaultdict(lambda: [])
last_positions = {}
在计算机视觉和视频分析中，涉及点跟踪或对象运动的场景时，需要计算两个点之间的欧几里得距离。欧几里得距离是两点之间的直线距离，可以通过勾股定理来计算。在二维空间中，如果两点的坐标分别是 p 1 ( x 1 , y 1 ) p1(x_1, y_1) p1(x1,y1)和 p 2 ( x 2 , y 2 ) p2(x_2, y_2) p2(x2,y2)，那么它们之间的欧几里得距离 d d d可以通过以下公式计算：
d = ( x 2 − x 1 ) 2 + ( y 2 − y 1 ) 2 d = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2} d=(x2−x1)2+(y2−y1)2
在Python中，你可以很容易地实现这个计算，以下是一个简单的函数示例：
def calculate_distance(p1, p2):
return np.sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2)
这个函数euclidean_distance接受两个点作为输入，每个点由其在二维空间中的(x, y)坐标定义。函数计算并返回这两个点之间的直线距离。
在视频分析中，你可能需要比较连续视频帧中的对象位置，以确定它们是否为同一个对象，或者评估对象的运动速度。通过计算连续帧中对象位置的欧几里得距离，可以对对象的运动进行量化分析。如果距离很小，这可能表明对象几乎没有移动；如果距离较大，这可能表明对象在两帧之间有显著的移动。这种方法有助于过滤掉静止的对象（如停放的车辆），只关注移动的对象。
首先，使用numpy库初始化一个热力图，该图是一个三维矩阵，其所有元素初始值都为零。这个矩阵具有三个“层”，分别对应RGB颜色通道。
import numpy as np
# 初始化热力图，尺寸与视频帧的高和宽相匹配，具有三个颜色通道
heatmap = np.zeros((int(cap.get(4)), int(cap.get(3)), 3), dtype=np.float32)
接下来，进入一个while循环，该循环将持续运行，直到视频处理完毕。
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if not success:
break # 如果无法读取帧，则退出循环
对于成功读取的每一帧，我们利用YOLO模型进行对象检测和跟踪。这里使用了跟踪和持久性算法，这对于处理视频帧序列非常有效。由于本例专注于车辆交通记录，我们只定义了两类对象。
if success:
# 利用YOLO模型对帧进行对象检测和跟踪
results = model.track(frame, persist=True, classes=2)
对于每一次有效的检测，更新热力图，记录对象的边界框坐标。
# 假设results['boxes']和results['track_ids']包含了检测结果的边界框和跟踪ID
for box, track_id in zip(results['boxes'], results['track_ids']):
x_center, y_center, width, height = box
current_position = (float(x_center), float(y_center))
使用calculate_distance函数来检查对象是否在移动，并根据移动的距离更新热力图。
last_position = last_positions.get(track_id)
if last_position and calculate_distance(last_position, current_position) > 5:
# 如果对象移动的距离超过最小值，则在热力图上进行记录
heatmap[top_left_y:bottom_right_y, top_left_x:bottom_right_x] += 1
# 更新对象的最后位置记录
last_positions[track_id] = current_position
为了提升视觉效果，对热力图应用高斯模糊滤镜。
# 对热力图应用高斯模糊，以增强视觉效果
heatmap_blurred = cv2.GaussianBlur(heatmap, (15, 15), 0)
随后，对热力图进行归一化处理，并应用颜色映射，以便在原始视频帧上进行叠加。
# 归一化热力图并应用颜色映射，以便在视频帧上叠加
heatmap_norm = cv2.normalize(heatmap_blurred, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
heatmap_color = cv2.applyColorMap(heatmap_norm, cv2.COLORMAP_JET)
最后，在while循环中，添加了一个退出键的检查，以便用户可以通过按键退出程序。视频处理完成后，释放视频捕获对象，并关闭所有OpenCV创建的窗口。
# 添加退出键检查，允许用户通过按键退出程序
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
# 视频处理完成后，释放资源并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
通过上述步骤，能够创建一个动态的热力图，它不仅能够检测和跟踪视频中的对象，还能直观地展示对象的移动情况。
整体代码实现如下：
from collections import defaultdict
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
def calculate_distance(p1, p2):
return np.sqrt((p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2)
def create_history(input_video,output_video,model_path):
model = YOLO(model_path)
cap = cv2.VideoCapture(input_video)
track_history = defaultdict(lambda: [])
last_positions = {}
heatmap = np.zeros((int(cap.get(4)), int(cap.get(3)), 3), dtype=np.float32)
fps = int(cap.get(5))
videoWriter = None
while cap.isOpened():
success, frame = cap.read()
if not success:
break
results = model.track(frame, persist=True, classes=2)
boxes = results[0].boxes.xywh.cpu()
track_ids = results[0].boxes.id.int().cpu().tolist()
for box, track_id in zip(boxes, track_ids):
x_center, y_center, width, height = box
current_position = (float(x_center), float(y_center))
top_left_x = int(x_center - width / 2)
top_left_y = int(y_center - height / 2)
bottom_right_x = int(x_center + width / 2)
bottom_right_y = int(y_center + height / 2)
top_left_x = max(0, top_left_x)
top_left_y = max(0, top_left_y)
bottom_right_x = min(heatmap.shape[1], bottom_right_x)
bottom_right_y = min(heatmap.shape[0], bottom_right_y)
track = track_history[track_id]
track.append(current_position)
if len(track) > 1200:
track.pop(0)
last_position = last_positions.get(track_id)
if last_position and calculate_distance(last_position, current_position) > 5:
heatmap[top_left_y:bottom_right_y, top_left_x:bottom_right_x] += 1
last_positions[track_id] = current_position
heatmap_blurred = cv2.GaussianBlur(heatmap, (15, 15), 0)
heatmap_norm = cv2.normalize(heatmap_blurred, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
heatmap_color = cv2.applyColorMap(heatmap_norm, cv2.COLORMAP_JET)
alpha = 0.7
cv_dst = cv2.addWeighted(frame, 1 - alpha, heatmap_color, alpha, 0)
cv_resize = cv2.resize(cv_dst,(640,360))
if videoWriter is None:
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
videoWriter = cv2.VideoWriter(output_video, fourcc, fps, (cv_resize.shape[1], cv_resize.shape[0]))
videoWriter.write(cv_resize)
cv2.imshow("Traffic Heatmap",cv_resize)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == '__main__':
model_path = "yolov8s.pt"
create_history('11.mp4','21.mp4',model_path)
实现效果：