本项目旨在利用先进的计算机视觉和深度学习技术实现对城市交通中车辆的高效检测、计数及跟踪。通过结合YOLOv8（You Only Look Once version 8）的目标检测模型以及DeepSORT（Deep Learning based Sort）算法，我们能够实时地识别并跟踪道路上的小汽车等交通工具。
关键技术
-
YOLOv8：这是一种先进的目标检测框架，它能够在单次图像处理中同时完成对象分类和边界框回归，从而实现实时的目标检测。YOLOv8相比之前的版本，在精度和速度上都有显著提升，非常适合于实时应用。
-
DeepSORT：这是一种结合了深度学习特征提取与SORT（Simple Online and Realtime Tracking）算法的多目标跟踪方法。DeepSORT能够从视频流中提取出每个检测到的对象的特征，并使用这些特征来关联不同的检测结果，从而实现稳定的目标跟踪。
功能特性
- 车辆检测：能够准确地检测视频流或图像中的车辆。
- 车辆计数：对检测到的车辆进行精确计数，有助于交通流量统计。
- 车辆跟踪：通过DeepSORT算法，可以持续跟踪同一车辆，即使在复杂场景下也能保持跟踪的连贯性。
- 轨迹追踪：记录并绘制车辆行驶路径，为后续数据分析提供依据。
- 实时分析：支持实时视频流处理，能够即时反馈车辆信息。
应用场景
- 智能交通管理：帮助交通管理部门更好地了解道路状况，优化信号灯控制策略，提高道路通行能力。
- 安全监控：用于监控特定区域内的车辆活动，辅助事故预防和犯罪侦查。
- 自动驾驶辅助：为自动驾驶车辆提供周边环境感知信息，增强其决策能力。
开发计划
- 阶段一：搭建YOLOv8模型并训练以适应特定的车辆检测任务。
- 阶段二：集成DeepSORT算法实现稳定的车辆跟踪功能。
- 阶段三：部署至实际应用场景进行测试和优化。
确保安装了必要的Python库：
pip install ultralytics # YOLOv8
pip install deep_sort_pytorch # DeepSORT
pip install opencv-python # OpenCV具体的Python代码示例：
import cv2
from ultralytics import YOLO
from deep_sort_pytorch.deep_sort import DeepSort
from collections import deque# 初始化YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用预训练模型，可以根据需要选择其他模型# 初始化DeepSORT跟踪器
deepsort = DeepSort("deep_sort_pytorch/deep_sort/deep/checkpoint/ckpt.t7",max_dist=0.2,max_iou_distance=0.7,max_age=70,n_init=3,nn_budget=100,use_cuda=True
)# 定义视频捕获
video_capture = cv2.VideoCapture('path/to/video.mp4')# 用于绘制轨迹的缓冲区
pts = [deque(maxlen=30) for _ in range(9999)]# 主循环
while True:ret, frame = video_capture.read()if not ret:break# 使用YOLOv8进行检测results = model(frame)# 提取检测结果detections = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy()scores = results[0].boxes.conf.cpu().numpy()classes = results[0].boxes.cls.cpu().numpy()# 选择汽车类别的检测结果car_indices = np.where(classes == 2)[0] # 2代表汽车类别car_detections = detections[car_indices]car_scores = scores[car_indices]# 将检测结果转换为DeepSORT所需的格式bbox_xywh = []confidences = []class_ids = []for i, (bbox, score) in enumerate(zip(car_detections, car_scores)):x1, y1, x2, y2 = bboxbbox_xywh.append([x1, y1, x2 - x1, y2 - y1])confidences.append(score)class_ids.append(2) # 汽车类别bbox_xywh = np.array(bbox_xywh)confidences = np.array(confidences)# 使用DeepSORT进行跟踪outputs = deepsort.update(bbox_xywh, confidences, frame)# 绘制跟踪框和轨迹for value in list(outputs):x1, y1, x2, y2, track_id = valuecv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2)cv2.putText(frame, str(track_id), (int(x1), int(y1)) 