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ai如何通过视频中物体移动进行视觉测量移动轨迹及距离？

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AI 通过计算机视觉技术实现视频中物体移动轨迹及距离测量，主要依赖物体检测 + 跟踪 + 轨迹拟合 + 距离标定的 pipeline。以下是详细原理和实现步骤，以及推荐的开源项目。

1. 核心原理和步骤

物体检测：在每帧视频中使用模型（如 YOLOv8、Detectron2）检测物体边界框（bounding box），获取位置（x, y, w, h）。

物体跟踪：跨帧关联检测结果，分配唯一 ID 给每个物体。常见算法：

SORT/DeepSORT：基于 Kalman 滤波预测位置 + 外观特征（ReID）匹配，计算马氏距离或余弦距离关联。

ByteTrack/BoT-SORT：更高效，支持低置信检测。

OpenCV 内置 Tracker（如 KCF、CSRT、MOSSE）：简单实时，但不如深度学习鲁棒。

轨迹生成：为每个 ID 收集中心点序列（centroid），用样条插值或 Kalman 平滑轨迹。绘制 polyline 可视化路径。

距离测量：

像素级距离：轨迹点间欧氏距离（√[(x2-x1)² + (y2-y1)²]），累加总路径长。

真实世界距离（米）：需标定相机参数（OpenCV calibrateCamera），或假设：

已知物体真实尺寸（如人高 1.7m），用透视投影（solvePnP）。

地面平面假设：Homography 变换像素到世界坐标。

深度估计：单目深度模型（如 MiDaS）或 ArUco 标记。

公式示例：距离 = (像素距离 / 焦距) * (真实尺寸 / 像素尺寸)。

完整流程伪代码（Python + OpenCV/YOLO）：

import cv2
from ultralytic...

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