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特征来计算外观相似度实现了一个基于YOLO目标检测和ByteTrack跟踪算法的视频分析系统主要用于检测视频中的目标如车辆或行人、跟踪它们的运动轨迹并计算它们的速度和流量如进入和离开的计数。实现原理和步骤的详细描述参数解析**代码使用argparse模块解析命令行参数这些参数包括检测模型权重路径--weights。输入视频路径--source。输出保存路径--save。检测和跟踪相关的阈值如置信度阈值--conf_thre、IoU阈值--iou_thre、跟踪阈值--track_thresh等。相机参数如高度--H、角度--alpha、相机内参--calib。这些参数为后续的目标检测、跟踪和距离计算提供了必要的配置。相机内参解析**相机内参--calib以字符串形式输入代码将其转换为一个3×3的numpy数组用于后续的深度计算。目标检测**代码使用ultralytics的YOLO模型进行目标检测加载YOLO模型YOLO(weight_path)。对每一帧图像使用YOLO模型进行检测获取检测框boxes、置信度confidences和类别class_preds。将检测结果传递给跟踪模块。目标跟踪**代码使用ByteTrack跟踪算法对检测到的目标进行跟踪初始化BYTETracker对象设置跟踪相关的参数如track_thresh、track_buffer、match_thresh。跟踪模块会根据检测结果更新目标的轨迹并为每个目标分配唯一的跟踪IDtid。轨迹绘制与流量统计**轨迹绘制代码为每个目标维护一个轨迹队列self.trajectories[tid]记录目标的运动轨迹并在图像上绘制轨迹线。流量统计通过设置一条虚拟的计数线self.pointlist代码判断目标是否穿过这条线从而统计进入self.id_in和离开self.id_out的数量。距离和速度计算**深度计算代码通过相机模型和目标在图像中的位置u, v结合相机高度H和角度alpha计算目标在相机坐标系下的深度zc_cam_other。速度计算通过目标在连续两帧中的深度变化和时间间隔time_interval计算目标的速度单位公里/小时。图像可视化**在图像上绘制检测框、类别、跟踪ID、速度信息以及计数结果。如果设置了--vis参数会显示可视化结果。视频处理**使用cv2.VideoCapture读取输入视频。对每一帧调用detect_image方法进行处理。将处理后的帧写入输出视频文件。总结**这段代码的核心功能是使用YOLO模型检测视频中的目标。使用ByteTrack算法跟踪目标的运动轨迹。计算目标的速度和流量。可视化检测和跟踪结果并保存到输出视频中。它结合了目标检测和多目标跟踪技术适用于交通监控、人群分析等场景。4、核心代码importcv2importtorchfromultralyticsimportYOLOimportosimportargparsefrombytetrack_tracker.byte_trackerimportBYTETrackerfromcollectionsimportdequeimportnumpyasnpimportmath parserargparse.ArgumentParser()# 检测参数parser.add_argument(--weights,defaultryolov8m.pt,typestr,helpweights path)# 设置检测的视频路径parser.add_argument(--source,defaultrcound.mp4,typestr,helpimg or video(.mp4)path)# parser.add_argument(--source, defaultrtest2.mp4, typestr, helpimg or video(.mp4)path)parser.add_argument(--save,defaultr./save,typestr,helpsave img or video path)parser.add_argument(--vis,defaultTrue,actionstore_true,helpvisualize image)parser.add_argument(--conf_thre,typefloat,default0.5,helpconf_thre)parser.add_argument(--iou_thre,typefloat,default0.5,helpiou_thre)# 跟踪参数parser.add_argument(--track_thresh,typefloat,default0.5,helptrack_thresh)parser.add_argument(--track_buffer,typeint,default70,helptrack_buffer)parser.add_argument(--match_thresh,typefloat,default0.8,helpmatch_thresh)# 添加高度H、角度alpha和相机内参calib参数parser.add_argument(--H,typefloat,default6.5,helpHeight of the camera from the ground)parser.add_argument(--alpha,typeint,default8,helpAngle of the camera view)parser.add_argument(--calib,typestr,default2900,0.0,640; 0.0,2900,360; 0.0,0.0,1.0,helpCamera intrinsic parameters)# 解析参数optparser.parse_args()# 将字符串形式的 calib 转换为 numpy 数组calib_values[float(x)forxinopt.calib.replace(;,,).split(,)]opt.calibnp.array(calib_values).reshape(3,3)devicetorch.device(cuda:0iftorch.cuda.is_available()elsecpu)classDetector(object):def__init__(self,weight_path,conf_threshold0.5,iou_threshold0.5):self.devicedevice self.modelYOLO(weight_path).to(self.device)self.conf_thresholdconf_threshold self.iou_thresholdiou_threshold self.trackerBYTETracker(track_threshopt.track_thresh,track_bufferopt.track_buffer,match_threshopt.match_thresh)self.pointlist[(6,410),(1278,410)]self.trajectories{}self.max_trajectory_length5self.id_in0self.id_in_list[]self.id_out0self.id_out_list[]staticmethoddefget_color(idx):idxidx*3color((37*idx)%255,(17*idx)%255,(29*idx)%255)returncolordefdraw_measure_line(self,H,calib,u,v,alpha):alphaalpha# 角度a# 相机焦距fycalib[1][1]# 相机光心u0calib[0][2]v0calib[1][2]pimath.pi Q_pie[u-u0,v-v0]gamma_piemath.atan(Q_pie[1]/fy)*180/np.pi beta_piealphagamma_pieifbeta_pie0:beta_pie1e-2z_in_cam(H/math.sin(beta_pie/180*pi))*math.cos(gamma_pie*pi/180)returnz_in_camdefdetect_image(self,img_bgr):resultsself.model(img_bgr,confself.conf_threshold,iouself.iou_threshold)# Extracting the necessary details from the resultsboxesresults[0].boxes.xyxy.cpu().numpy()# xyxy formatconfidencesresults[0].boxes.conf class_predsresults[0].boxes.cls confidences_expandedconfidences.unsqueeze(1)class_preds_expandedclass_preds.unsqueeze(1)boxes_tensortorch.from_numpy(boxes).to(class_preds_expanded.device)resulttorch.cat((boxes_tensor,confidences_expanded,class_preds_expanded),dim1)online_targetsself.tracker.update(result.cpu(),[results[0].orig_shape[0],results[0].orig_shape[1]])cv2.line(img_bgr,self.pointlist[0],self.pointlist[1],(0,255,0),2)fortinonline_targets:speed_km_per_h0tlwht.tlwh xmin,ymin,xmax,ymaxtlwh[0],tlwh[1],tlwh[0]tlwh[2],tlwh[1]tlwh[3]tidt.track_id clst.cls.item()class_predint(cls)colorself.get_color(class_pred2)bottom_center(int(tlwh[0]tlwh[2]/2),int(tlwh[1]tlwh[3]))bbox_labelresults[0].names[class_pred]cv2.rectangle(img_bgr,(int(xmin),int(ymin)),(int(xmax),int(ymax)),color,2)zc_cam_otherself.draw_measure_line(opt.H,opt.calib,int(tlwh[0]tlwh[2]/2),int(tlwh[1]tlwh[3]),opt.alpha)iftidnotinself.trajectories:self.trajectories[tid]deque(maxlenself.max_trajectory_length)trajectory_point{bottom_center:bottom_center,zc_cam_other:zc_cam_other}self.trajectories[tid].appendleft(trajectory_point)# 截断轨迹长度iflen(self.trajectories[tid])self.max_trajectory_length:self.trajectories[tid]self.trajectories[tid][:self.max_trajectory_length]foriinrange(1,len(self.trajectories[tid])):ifself.trajectories[tid][i-1]isNoneorself.trajectories[tid][i]isNone:continuethicknessint(np.sqrt(64/float(i1))*2.5)cv2.line(img_bgr,self.trajectories[tid][i-1][bottom_center],self.trajectories[tid][i][bottom_center],color,thickness)# 通过阈值判断是竖线还是横线,若x2和x1之间的差值小于20 判断为竖线 否则为横线 例如如下垂线上下两点的x保持不变,y存在变化 所以垂线的x2-x10 * * * * 如下横线左右两点的y保持不变,x存在变化 所以横线的y2-y10 *********** ifabs(self.pointlist[1][0]-self.pointlist[0][0])20:# 通过判断同一个目标上下两帧是否过线 来进行计数# self.trajectories[tid][i - 1][0]代表上一帧 self.trajectories[tid][i][0]代表当前帧if((self.trajectories[tid][i-1][bottom_center][0]self.pointlist[0][0])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][0]self.pointlist[0][0]))and\((self.trajectories[tid][i][bottom_center][1]self.pointlist[1][1])and# 设置目标的撞线范围 不得超线(self.trajectories[tid][i][bottom_center][1]self.pointlist[0][1])):# 如果目标ID已经计数过则忽略iftidinself.id_in_list:continue# 否则增加进入计数并将ID添加到已计数列表中else:self.id_in1self.id_in_list.append(tid)if((self.trajectories[tid][i-1][bottom_center][0]self.pointlist[0][0])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][0]self.pointlist[0][0]))and\((self.trajectories[tid][i][bottom_center][1]self.pointlist[1][1])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][1]self.pointlist[0][1])):iftidinself.id_out_list:continueelse:self.id_out1self.id_out_list.append(tid)else:if((self.trajectories[tid][i-1][bottom_center][1]self.pointlist[0][1])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][1]self.pointlist[0][1]))and\((self.trajectories[tid][i][bottom_center][0]self.pointlist[0][0])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][0]self.pointlist[1][0])):iftidinself.id_in_list:continueelse:self.id_in1self.id_in_list.append(tid)if((self.trajectories[tid][i-1][bottom_center][1]self.pointlist[0][1])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][1]self.pointlist[0][1]))and\((self.trajectories[tid][i][bottom_center][0]self.pointlist[0][0])and(self.trajectories[tid][i][bottom_center][0]self.pointlist[1][0])):iftidinself.id_out_list:continueelse:self.id_out1self.id_out_list.append(tid)time_interval1/fps speed_m_per_sabs(self.trajectories[tid][i][zc_cam_other]-self.trajectories[tid][i-1][zc_cam_other])/time_interval speed_km_per_hspeed_m_per_s*3.6# 转换为公里/小时# 显示类名和跟踪IDcv2.putText(img_bgr,f{bbox_label}{int(tid)},(int(tlwh[0]),int(tlwh[1])),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,0.6,color,2)# 显示速度纵坐标比类名和跟踪ID的位置稍低一些cv2.putText(img_bgr,f{zc_cam_other:.1f}m{speed_km_per_h:.1f}km/h,(int(tlwh[0]),int(tlwh[1])20),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,0.6,color,2)cv2.putText(img_bgr,str(fdown:{self.id_in}),(int(img_bgr.shape[1]*0.1),int(img_bgr.shape[0]*0.17)),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,2,(0,255,0),2)cv2.putText(img_bgr,str(fup:{self.id_out}),(int(img_bgr.shape[1]*0.1),int(img_bgr.shape[0]*0.1)),cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX,2,(0,0,255),2)returnimg_bgr# Example usageif__name____main__:modelDetector(weight_pathopt.weights,conf_thresholdopt.conf_thre,iou_thresholdopt.iou_thre)capturecv2.VideoCapture(opt.source)fpscapture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)size(int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))fourcccv2.VideoWriter_fourcc(m,p,4,v)outVideocv2.VideoWriter(os.path.join(opt.save,os.path.basename(opt.source).split(.)[-2]_out.mp4),fourcc,fps,size)whileTrue:ret,framecapture.read()ifnotret:breakimg_vismodel.detect_image(frame)outVideo.write(img_vis)img_viscv2.resize(img_vis,None,fx1,fy1,interpolationcv2.INTER_NEAREST)cv2.imshow(track,img_vis)cv2.waitKey(30)capture.release()outVideo.release()5、项目获取绿色聊天软件yuanmazhiwu 或 biyesheji0005由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式