基于YOLOv8模型监控视频中的车辆检测与识别应用

news2024/12/19 12:40:56

1.摘要

该项目旨在通过技术手段加强交通纪律，提供一种更为人性化和智能化的交通监控方法。具体而言，通过利用PyQt5、YOLOv8和TensorFlow等技术栈，实现了对车辆的高效检测与识别，主要实现车辆类型识别以及速度监测等功能，从而帮助交通管理部门更好地监控交通状况，及时发现并处理交通违规行为。

2. 使用到的技术

1.PyQt5：
        PyQt5是一个Python的GUI应用程序开发框架，它基于Qt库，提供了丰富的控件和布局方式，使得开发者能够轻松创建用户友好的界面。
在该项目中，PyQt5被用于创建交通监控系统的用户界面，允许用户设置车辆速度限制、启动和停止监控等功能。
2.YOLOv8：
        YOLO（You Only Look Once）系列模型是目标检测领域的经典算法之一，YOLOv8作为其最新版本，在检测精度和速度上都有了显著提升。该项目利用YOLOv8模型对通过摄像机的车辆进行实时检测，能够准确识别出汽车、摩托车、卡车和公共汽车等不同类型的车辆。
3.TensorFlow：
        TensorFlow是一个开源的机器学习框架，支持多种深度学习算法和模型，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。在该项目中，TensorFlow被用于加载和推理YOLOv8模型，处理图像数据，并输出车辆检测的结果。

3.车辆检测系统实现

实现的功能如下：
1.车辆检测与识别：系统能够实时分析摄像机捕捉到的图像，准确识别出车辆的类型、位置和大小。
2.速度监测：系统能够根据车辆的位置变化和时间信息，计算出车辆的速度，并与预设的速度限制进行比较。
3.用户界面：用户界面允许用户设置车辆速度限制、启动和停止监控等功能，同时能够实时显示车辆检测的结果和相关信息。