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2026-04-27 09:09:29 +08:00
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22
专业领域/ByteTrack/ByteTrack性能指标.md
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@@ -6,17 +6,17 @@
## MOT17 测试集
| 指标 | 数值 | 说明 |
|------|------|------|
| **MOTA** | 80.3 | 多目标跟踪精度 |
| **IDF1** | 77.3 | 身份切换指标 |
| **HOTA** | 63.1 | 高阶跟踪精度 |
| **MT** | 53.2% | 大部分跟踪轨迹 |
| **ML** | 14.5% | 大部分丢失轨迹 |
| **FP** | 25,491 | 假阳性数 |
| **FN** | 83,721 | 假阴性数 |
| **IDs** | 2,196 | 身份切换次数 |
| **FPS** | 29.6 | 单卡 V100 |
| 指标 | 数值 | 说明 |
| -------- | ------ | ------- |
| **MOTA** | 80.3 | 多目标跟踪精度 |
| **IDF1** | 77.3 | 身份切换指标 |
| **HOTA** | 63.1 | 高阶跟踪精度 |
| **MT** | 53.2% | 大部分跟踪轨迹 |
| **ML** | 14.5% | 大部分丢失轨迹 |
| **FP** | 25,491 | 假阳性数 |
| **FN** | 83,721 | 假阴性数 |
| **IDs** | 2,196 | 身份切换次数 |
| **FPS** | 29.6 | 单卡 V100 |
---

10
专业领域/ByteTrack/ByteTrack核心原理.md
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@@ -95,11 +95,11 @@ matched, unmatched_tracks = IoUMatching(unmatched_tracks, low_score_dets)
### 阈值设置
| 参数 | 说明 | 典型值 |
|------|------|--------|
| `high_score_thresh` | 高分阈值 | 0.5 |
| `match_thresh` | IoU 匹配阈值 | 0.8 |
| `low_score_thresh` | 低分阈值 | 0.6 |
| 参数 | 说明 | 典型值 |
| ------------------- | -------- | --- |
| `high_score_thresh` | 高分阈值 | 0.5 |
| `match_thresh` | IoU 匹配阈值 | 0.8 |
| `low_score_thresh` | 低分阈值 | 0.6 |
---

14
专业领域/ByteTrack/YOLO+ByteTrack水流速度检测-可行性详细分析.md
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@@ -10,13 +10,13 @@
### 1.1 核心结论
| 维度 | 评级 | 说明 |
|------|------|------|
| **技术可行性** | ✅ 高 | YOLO 检测 + ByteTrack 追踪在原理上完全成立，已有类似应用 |
| **精度可行性** | ⚠️ 中 | 取决于标定质量、水面特征丰富度、相机角度；典型误差 5-15% |
| **工程可行性** | ✅ 高 | 成熟开源生态，GPU 可实时，CPU 勉强可跑 |
| **成本可行性** | ✅ 高 | 相机成本低（几百到几千），远低于 ADCP/雷达流速仪 |
| **部署可行性** | ⚠️ 中 | 边缘设备需要优化（TensorRT/INT8），但完全可做到 |
| 维度 | 评级 | 说明 |
| --------- | ---- | ------------------------------------- |
| **技术可行性** | ✅ 高 | YOLO 检测 + ByteTrack 追踪在原理上完全成立，已有类似应用 |
| **精度可行性** | ⚠️ 中 | 取决于标定质量、水面特征丰富度、相机角度；典型误差 5-15% |
| **工程可行性** | ✅ 高 | 成熟开源生态，GPU 可实时，CPU 勉强可跑 |
| **成本可行性** | ✅ 高 | 相机成本低（几百到几千），远低于 ADCP/雷达流速仪 |
| **部署可行性** | ⚠️ 中 | 边缘设备需要优化（TensorRT/INT8），但完全可做到 |
### 1.2 与传统方法对比