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 ultralytics import YOLO # 或其他检测器
from sort import Sort # DeepSORT 等跟踪器
model = YOLO('yolov8n.pt')
tracker = Sort() # 或 DeepSORT
trajectory = {} # {track_id: [(x,y), ...]}
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
detections = model(frame) # [[x1,y1,x2,y2,conf,class], ...]
tracks = tracker.update(np.array(detections))
for track in tracks:
tid = int(track[4])
x, y = (track[0]+track[2])/2, (track[1]+track[3])/2
if tid not in trajectory: trajectory[tid] = []
trajectory[tid].append((x, y))
# 计算距离：dist = np.linalg.norm(np.array(trajectory[tid][-1]) - np.array(trajectory[tid][-2]))
cv2.circle(frame, (int(x), int(y)), 5, (0,255,0), -1)
cv2.imshow('Tracking', frame) 2. 推荐开源项目（GitHub）
| Object-Detection-and-Distance-Measurement | YOLO 检测 + 实时距离测量，支持视频/图像物体计数和距离。简单上手。 | 像素/真实距离，直播视频支持 | GitHub |
| depth_and_distance_measure | YOLOv8 + 单目深度估计，精确物体间距离/深度。 | 深度图可视化，无需标定 | GitHub |
| mmtracking | OpenMMLab 视频感知工具箱，支持 MOT（多物体跟踪）、轨迹。集成 YOLO 等。 | SOTA 模型，基准测试 | GitHub |
| AI-Camera | 实时检测 + 跟踪 pipeline，高性能。 | 端到端，易部署 | GitHub |
| Ultralytics YOLOv8 + BoT-SORT/ByteTrack | 原生支持跟踪，添加轨迹/距离脚本即可。教程丰富。 | 实时 100+ FPS | Ultralytics Docs |
| tracktor | OpenCV 纯实现，多/单物体跟踪，噪声环境。 | 轻量，无深度学习依赖 | GitHub |
中文资源：
MaixPy（Sipeed）：ByteTracker 轨迹追踪，人流计数。 Wiki
PaddleDetection：端到端检测 + 跟踪。 GitHub
3. 注意事项
精度：距离测量需相机内参（棋盘格标定），否则误差大。室内用 ArUco 标记最佳。
性能：GPU 加速（CUDA），YOLOv8 最友好。
扩展：结合 COLMAP 做 SfM 3D 重建，或 DepthAnything 深度。
这些项目大多基于 PyTorch/OpenCV，即插即用。建议从 Ultralytics YOLO 起步，添加 DeepSORT 仓库实现。
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