[深度学习]基于yolov8+bytetrack+pyqt5实现车辆进出流量统计+车辆实时测速实现

以前使用过yolov5+deepsort实现过车辆进出流量统计+车辆实时测速,可以看我往期视频,这回改成yolov8+bytetrack实现,实时性更好,原理和原来一样。车流量进出统计+车速测量优点:

  1. 使用目标检测算法考虑bbox抖动,解决了bbox抖动造成统计错误
  2. 分别采用流和视频分开统计时间,由于视频和流差异,造成视频统计不准确,因为视频按帧读取,并不是简单作时间差而是需要统计帧间隔数和fps进而推算出视频精确时间差。
  3. 流处理车辆速度计算公式:

车速=单位像素车速x像素偏移/(车辆当前位置时间-车辆进入时间)

时间为电脑本地时间或者在线北京时间

视频处理车速计算公式:

车速=单位像素车速x像素偏移/((当前帧索引-车辆进入帧索引)x(1/FPS))

【效果截图】

【视频演示】

基于yolov8+pyqt5实现车辆进出流量统计+车辆实时测速_哔哩哔哩_bilibili测试环境:torch==1.9.0+cu111torchvision==0.10.0+cu111ultralytics==8.2.2以前使用过yolov5+deepsort实现过车辆进出流量统计+车速测量,这次更换为yolov8+bytetrack,代码高度封装,不冗余, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 未来自主研究中心, 作者简介 未来自主研究中心,相关视频:基于目标检测通用pyqt5界面设计读取图片摄像头视频文件,使用C++部署yolov8的onnx和bytetrack实现目标追踪,YOLOv8检测界面-PyQt5实现第二套界面演示,C++使用纯opencv去部署yolov8官方obb旋转框检测,将yolov5-6.2封装成一个类几行代码完成语义分割任务,基于yolov8+bytetrack实现目标追踪视频演示,yolov5+bytetrack+pyqt5实现目标追踪,基于yolov5的单目测距视频演示,C++使用纯opencv部署yolov9的onnx模型,使用C++部署yolov9的tensorrt模型进行目标检测icon-default.png?t=N7T8https://www.bilibili.com/video/BV1yt421K7w4/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee

【测试环境】
torch==1.9.0+cu111
torchvision==0.10.0+cu111
ultralytics==8.2.2

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