追踪微流体中的液滴是一项具有挑战性的任务。选择一种工具来分析一般的微流体视频以推断物理量会遇到困难。这个
最先进的物体探测器算法You Only Look Once(YOLO)和
对象跟踪算法简单在线和具有深度关联度量的实时跟踪(DeepSORT)可定制用于液滴识别和跟踪。
定制包括培训YOLO和DeepSORT网络,以识别和
跟踪感兴趣的对象。我们训练了几个YOLOv5和YOLOv7模型
用于微流体实验视频中液滴识别和跟踪的DeepSORT网络。我们比较了液滴跟踪应用程序的性能
YOLOv5和YOLOv7在训练时间和分析给定问题的时间方面
跨各种硬件配置的视频。尽管最新的YOLOv7是10%
速度更快,只有RTX 3070上较轻的YOLO型号才能实现实时跟踪
Ti GPU机器,由于
DeepSORT算法。这项工作是YOLOv5和
在训练时间和推理时间方面,带有DeepSORT的YOLOv7网络
用于微流体液滴的定制数据集。
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