YOLOv8 作为 Ultralytics 公司推出的最新目标检测模型，不仅在性能上实现了显著提升，而且
在模型的多功能性上也取得了重大突破。特别是在多目标跟踪（MOT）任务中，YOLOv8 展
现了其卓越的能力，这使得单一模型能够同时执行目标检测和多目标跟踪，为实时通用的计
算机视觉应用提供了一个强大的解决方案。
### 1. YOLOv8 在多目标跟踪中的表现
多目标跟踪是计算机视觉中的一个关键任务，它要求模型能够实时地从视频流中检测和跟踪
多个目标。YOLOv8 在这一任务中的表现非常出色，其关键特性包括：
- **高精度的检测与跟踪**：YOLOv8 的模型在 COCO 等数据集上取得了优异的性能，例如
YOLOv8n 模型在 640 像素输入下，mAP（平均精度均值）达到了 37.3，展现了其高精度的检
测能力 。
- **实时推理速度**：YOLOv8 在保持高精度的同时，也注重推理速度。在 NVIDIA A100 GPU
上使用 TensorRT 优化后，YOLOv8n 模型的速度仅为 0.99 毫秒，满足了实时视频流检测的需
求 。
- **多尺度模型**：YOLOv8 提供了不同尺度的模型，从轻量级的 YOLOv8n 到高精度的 YOLOv8x，
以适应不同的应用场景和性能要求。
### 2. YOLOv8 多目标跟踪的实现策略
YOLOv8 通过结合深度学习技术和传统跟踪算法，实现了高效的多目标跟踪。以下是一些关
键的实现策略：
#### 2.1 目标检测与特征提取
首先，使用 YOLOv8 对视频中的每一帧进行目标检测，获取目标的边界框和类别信息。然后，
对每个检测到的目标提取特征向量，这些特征向量将用于后续的跟踪过程。
```python
from ultralytics import YOLO
# 加载预训练的 YOLOv8 模型
model = YOLO("yolov8n.pt")
# 对视频进行目标检测
results = model.track(source="path/to/video.mp4")
```
#### 2.2 特征匹配与轨迹关联
使用深度学习模型提取的目标特征向量，通过特征匹配算法（如匈牙利算法）将当前帧中的
目标与已有的轨迹进行关联。这一步骤确保了目标在视频序列中的连续跟踪。
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