手把手带你在K230玩转多目标追踪

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问题描述

🔥 玩转K230的小伙伴看过来！K230 AI视觉应用上新啦，RTOS SDK 新增了多目标追踪（MOT）任务的丰富算法支持 ——从轻量级的ByteTrack到更精细的Botsort，适配不同场景的性能与精度需求提供了4种常用算法。帮助你在安防监控、工业质检还是智能机器人，快速匹配算法方案，让边缘端多目标追踪落地更简单！

今天就带大家聚焦K230的算法选择优势 和场景落地能力 ，手把手教你按需选择算法、跑通demo，解锁K230多目标追踪的全场景玩法！
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一、K230多目标追踪：不止一种选择！算法矩阵全解析

K230官方已深度适配多款主流多目标追踪算法，形成“轻量→精准→多样化”的算法矩阵，满足不同算力、精度、延迟需求：

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K230对这些算法集成在同一类应用中，无需重构底层代码，只需切换目标检测模型和调整跟踪算法参数即可快速适配，加快开发落地速度，极大降低开发成本。

二、手把手实操：按需选算法，5分钟跑通K230追踪Demo

步骤1：环境准备（通用）

K230 RTOS SDK 是基于 repo 管理的多仓库集成开发套件，环境搭建的过程请参考链接：https://www.kendryte.com/k230_rtos/zh/main/userguide/how_to_build.html

步骤2：核心操作——选择追踪算法编译

官方示例已将不同算法封装为可以独立编译的代码，直接选择示例代码编译即可。进入到 src/rtsmart/examples/multi_object_tracking 目录下，选择要使用的算法，并进入对应的算法目录，执行编译命令，这里以bytetrack为例：

# 你可以从我们提供的算法中选择，包括：deepsort / bytetrack / ocsort / botsortcd botsort
cd bytetrack_track_app
./build_app.sh

步骤3：算法运行

编译完成后，生成的文件将位于： src/rtsmart/examples/multi_object_tracking/bytetrack_track_app/k230_bin/。

给开发板上电，并将 k230_bin 目录拷贝到开发板中。你可以查看磁盘，找到已挂载的 CanMV 盘符，然后将 k230_bin 复制到盘符 CanMV/sdcard 目录下。通过串口连接进行调试，在串口控制台中输入：

cd /sdcard/k230_bin
./run.sh

运行后，在屏幕上可以看到行人场景的跟踪效果。不仅可以实现行人跟踪，还能实时刷新跟踪时间 哦~

三、算法实际差异 & K230 的适配优势

虽然这四种算法都属于多目标追踪（MOT），但在算力消耗、身份保持能力、复杂场景鲁棒性 上差异明显。

实际差异：你在现场会感受到什么？

  • ByteTrack

    • 侧重：速度、实时性
    • 现场体验：帧率高、延迟低，即使在低算力模式下也能流畅跑。
    • 代价：遮挡严重或目标反复进出画面时，ID 稳定性略弱。

  • OCSort

    • 侧重：运动建模更贴近真实轨迹
    • 现场体验：在行人、车辆等连续运动场景中，轨迹更平滑、丢失更少。
    • 代价：复杂度高于 ByteTrack，但仍不依赖 ReID。

  • DeepSORT

    • 侧重：身份一致性（ReID 外观特征）
    • 现场体验：人员被遮挡后再次出现，ID 更不容易“换人”。
    • 代价：需要额外的 ReID 特征提取，算力和内存开销更大。

  • BoTSORT

    • 侧重：运动 + 外观的融合与相机运动补偿
    • 现场体验：在拥挤、遮挡、摄像头移动的场景下，跟踪最稳定、边框抖动更小。
    • 代价：复杂度最高，更适合对精度要求极高的应用。

K230 的适配优势：为什么“能跑、好跑、好切换”？

  • 统一框架：K230 RTOS SDK 将检测、跟踪、显示流程高度模块化，不同算法使用相同的流程，无需重构底层管线。

  • 算力分层匹配：

    • 轻量场景 → ByteTrack / OCSort
    • 高精度场景 → DeepSORT / BoTSORT 用户可以根据帧率、功耗、精度目标灵活选择。

  • 嵌入式友好：算法与 K230 的 KPU、DMA、显示通路集成优化，避免 PC 端算法“移植能跑但不实用”的问题。

  • 工程可维护性：同一套 Demo、同一编译体系，方便团队在不同项目中复用。

四、应用落地示例：K230 多目标追踪能用在哪？

下面是几类最常见、也最容易在 K230 上快速落地的场景，对应不同算法组合。

1. 安防与人群管理

  • 应用：人员进出统计、轨迹回放、重点区域入侵检测
  • 推荐算法：
    • 普通实时监控：ByteTrack / OCSort （高帧率、低延迟）
    • 拥挤、遮挡场景：DeepSORT / BoTSORT （ID 稳定）
  • 价值：在边缘端直接完成追踪与计数，减少云端带宽和隐私风险。

2. 工业质检与物流分拣

  • 应用：传送带多物体跟踪、缺陷目标持续跟随、包裹轨迹绑定
  • 推荐算法：OCSort / ByteTrack
  • 价值：保证同一物体在不同工位的“身份一致”，为自动分拣、缺陷溯源提供可靠输入。

3. 智能机器人与自动巡检

  • 应用：行人避障、目标持续跟随、环境动态感知
  • 推荐算法：
    • 室内移动机器人：BoTSORT （对遮挡与相机运动更稳）
    • 低功耗移动平台：ByteTrack
  • 价值：提升目标感知连续性，避免“看丢目标”导致的决策抖动。

4. 智慧交通与园区管理

  • 应用：车辆轨迹跟踪、违停检测、行人与车辆混合场景分析
  • 推荐算法：OCSort / BoTSORT
  • 价值：在边缘侧完成目标关联与轨迹分析，减少中心服务器压力，实现低延迟响应。

参考demo文档：
https://github.com/canmv-k230/k230_rtsmart_examples/tree/canmv_k230/multi_object_tracking

小楠186
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微信公众号同步发布：https://mp.weixin.qq.com/s/HuLZt6cElRoRW1bXmhtrFQ?poc_token=HHX6aWmjlJYUbFdcCkLkTydzAMQhQsogEE82JFNk

小楠186