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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、YOLOv8、ByteTrack算法 YOLOv8测速+测距+车辆计数、目标计数+目标测速

本项目聚焦车辆检测场景的核心需求，以 Python 为开发语言，融合 YOLOv8 目标检测算法与 ByteTrack 多目标跟踪算法，打造集车辆检测、实时测速、精准测距、目标计数于一体的智能系统，适用于交通流量统计、道路管控等场景，兼具技术先进性与工程实用性。​
技术层面，系统以 YOLOv8 作为核心检测器，其高效的目标识别能力可快速定位画面中车辆，为后续测速、测距提供精准目标坐标；针对传统跟踪算法漏检遮挡目标、轨迹碎片化问题，引入 ByteTrack 算法优化跟踪效果。ByteTrack 基于 tracking-by-detection 范式，突破 “仅关联高分检测框” 的局限，通过关联所有检测框，利用低分框与轨迹的相似性恢复遮挡目标、过滤背景干扰，同时结合卡尔曼滤波预测轨迹位置，以 IoU 为相似度指标，通过匈牙利算法完成匹配，无需 ReID 特征即可实现稳定跟踪，保障车辆运动轨迹连续性。​
功能上，系统核心能力覆盖三方面：一是车辆测速与测距，基于 YOLOv8 检测的车辆坐标与 ByteTrack 跟踪的轨迹变化，计算车辆实时速度与与监测点的距离；二是多目标计数，对画面中车辆进行动态统计，精准记录通行数量；三是稳定跟踪，即使车辆出现遮挡等情况，ByteTrack 仍能维持轨迹完整性，避免计数遗漏。​
整体而言，该系统通过 YOLOv8 与 ByteTrack 的协同，既保证检测精度，又解决跟踪痛点，可实时输出车辆速度、距离、计数数据，为交通管理提供可靠数据支撑，其技术方案简洁高效，在实际场景中具备较强的落地价值。

2、项目界面

（1）测速测距车辆计数界面1

（2）测速测距车辆计数界面2

（3）测速测距车辆计数界面3

3、项目说明

技术栈：
Python语言、YOLOv8、ByteTrack算法 YOLOv8测速+测距+车辆计数、目标计数+目标测速

ByteTrack是基于tracking-by-detection范式的跟踪方法。大多数多目标跟踪方法通过关联分数高于阈值的检测框来获取目标ID。
对于检测分数较低的目标，例如遮挡目标，会被简单的丢弃，这带来了不可忽略的问题，
包括大量的漏检和碎片化轨迹。为了解决该问题，作者提出了一种简单、高效且通用的数据关联方法BYTE，
通过关联每个检测框而不仅仅是高分检测框来进行跟踪。对于低分检测框，利用它们与轨迹的相似性来恢复真实目标并过滤掉背景检测。
ByteTrack 使用当前性能非常优秀的检测器 YOLOX 得到检测结果。
在数据关联的过程中，和 SORT 一样，只使用卡尔曼滤波来预测当前帧的跟踪轨迹在下一帧的位置，
预测的框和实际的检测框之间的 IoU 作为两次匹配时的相似度，通过匈牙利算法完成匹配。
这里值得注意的是我们没有使用 ReID 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：

---

1. 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。

---

2. 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。

---

3. 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。

---

4. 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ID（tid）。

---

5. 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。

---

6. 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）。

---

7. 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。

---

8. 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。

---

9. 总结**
   这段代码的核心功能是：
10. 使用YOLO模型检测视频中的目标。
11. 使用ByteTrack算法跟踪目标的运动轨迹。
12. 计算目标的速度和流量。
13. 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

import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO
import os
import argparse
from bytetrack_tracker.byte_tracker import BYTETracker
from collections import deque
import numpy as np
import math

parser = argparse.ArgumentParser()
# 检测参数
parser.add_argument('--weights', default=r"yolov8m.pt", type=str, help='weights path')
#  设置检测的视频路径
parser.add_argument('--source', default=r"cound.mp4", type=str, help='img or video(.mp4)path')
# parser.add_argument('--source', default=r"test2.mp4", type=str, help='img or video(.mp4)path')

parser.add_argument('--save', default=r"./save", type=str, help='save img or video path')
parser.add_argument('--vis', default=True, action='store_true', help='visualize image')
parser.add_argument('--conf_thre', type=float, default=0.5, help='conf_thre')
parser.add_argument('--iou_thre', type=float, default=0.5, help='iou_thre')

# 跟踪参数
parser.add_argument('--track_thresh', type=float, default=0.5, help='track_thresh')
parser.add_argument('--track_buffer', type=int, default=70, help='track_buffer')
parser.add_argument('--match_thresh', type=float, default=0.8, help='match_thresh')

# 添加高度（H）、角度（alpha）和相机内参（calib）参数
parser.add_argument('--H', type=float, default=6.5, help='Height of the camera from the ground')
parser.add_argument('--alpha', type=int, default=8, help='Angle of the camera view')
parser.add_argument('--calib', type=str, default='2900,0.0,640; 0.0,2900,360; 0.0,0.0,1.0',
                    help='Camera intrinsic parameters')
# 解析参数
opt = parser.parse_args()
# 将字符串形式的 calib 转换为 numpy 数组
calib_values = [float(x) for x in opt.calib.replace(';', ',').split(',')]
opt.calib = np.array(calib_values).reshape(3, 3)

device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')


class Detector(object):
    def __init__(self, weight_path, conf_threshold=0.5, iou_threshold=0.5):
        self.device = device
        self.model = YOLO(weight_path).to(self.device)
        self.conf_threshold = conf_threshold
        self.iou_threshold = iou_threshold

        self.tracker = BYTETracker(track_thresh=opt.track_thresh, track_buffer=opt.track_buffer,
                                   match_thresh=opt.match_thresh)

        self.pointlist = [(6, 410), (1278, 410)]
        self.trajectories = {}

        self.max_trajectory_length = 5
        self.id_in = 0
        self.id_in_list = []
        self.id_out = 0
        self.id_out_list = []

    @staticmethod
    def get_color(idx):
        idx = idx * 3
        color = ((37 * idx) % 255, (17 * idx) % 255, (29 * idx) % 255)
        return color

    def draw_measure_line(self, H, calib, u, v, alpha):
        alpha = alpha  # 角度a

        # 相机焦距
        fy = calib[1][1]
        # 相机光心
        u0 = calib[0][2]
        v0 = calib[1][2]

        pi = math.pi

        Q_pie = [u - u0, v - v0]
        gamma_pie = math.atan(Q_pie[1] / fy) * 180 / np.pi

        beta_pie = alpha + gamma_pie

        if beta_pie == 0:
            beta_pie = 1e-2

        z_in_cam = (H / math.sin(beta_pie / 180 * pi)) * math.cos(gamma_pie * pi / 180)

        return z_in_cam

    def detect_image(self, img_bgr):
        results = self.model(img_bgr, conf=self.conf_threshold, iou=self.iou_threshold)
        # Extracting the necessary details from the results
        boxes = results[0].boxes.xyxy.cpu().numpy()  # xyxy format
        confidences = results[0].boxes.conf
        class_preds = results[0].boxes.cls

        confidences_expanded = confidences.unsqueeze(1)
        class_preds_expanded = class_preds.unsqueeze(1)
        boxes_tensor = torch.from_numpy(boxes).to(class_preds_expanded.device)
        result = torch.cat((boxes_tensor, confidences_expanded, class_preds_expanded), dim=1)

        online_targets = self.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)
        for t in online_targets:
            speed_km_per_h = 0
            tlwh = t.tlwh
            xmin, ymin, xmax, ymax = tlwh[0], tlwh[1], tlwh[0] + tlwh[2], tlwh[1] + tlwh[3]
            tid = t.track_id
            cls = t.cls.item()
            class_pred = int(cls)
            color = self.get_color(class_pred + 2)
            bottom_center = (int(tlwh[0] + tlwh[2] / 2), int(tlwh[1] + tlwh[3]))
            bbox_label = results[0].names[class_pred]
            cv2.rectangle(img_bgr, (int(xmin), int(ymin)), (int(xmax), int(ymax)), color, 2)

            zc_cam_other = self.draw_measure_line(opt.H, opt.calib, int(tlwh[0] + tlwh[2] / 2), int(tlwh[1] + tlwh[3]),
                                                  opt.alpha)

            if tid not in self.trajectories:
                self.trajectories[tid] = deque(maxlen=self.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
            if len(self.trajectories[tid]) > self.max_trajectory_length:
                self.trajectories[tid] = self.trajectories[tid][:self.max_trajectory_length]

            for i in range(1, len(self.trajectories[tid])):

                if self.trajectories[tid][i - 1] is None or self.trajectories[tid][i] is None:
                    continue

                thickness = int(np.sqrt(64 / float(i + 1)) * 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-x1=0
                    *
                    *
                    *
                    *
                    
                    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-y1=0
                    ***********
                """
                if abs(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
                        if tid in self.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_in += 1
                            self.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])):

                        if tid in self.id_out_list:
                            continue
                        else:
                            self.id_out += 1
                            self.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])):

                        if tid in self.id_in_list:
                            continue
                        else:
                            self.id_in += 1
                            self.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])):

                        if tid in self.id_out_list:
                            continue
                        else:
                            self.id_out += 1
                            self.id_out_list.append(tid)

                time_interval = 1 / fps
                speed_m_per_s = abs(self.trajectories[tid][i]['zc_cam_other'] - self.trajectories[tid][i - 1][
                    'zc_cam_other']) / time_interval
                speed_km_per_h = speed_m_per_s * 3.6  # 转换为公里/小时


            # 显示类名和跟踪ID
            cv2.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(f"down:{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(f"up:{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)


        return img_bgr


# Example usage
if __name__ == '__main__':
    model = Detector(weight_path=opt.weights, conf_threshold=opt.conf_thre, iou_threshold=opt.iou_thre)

    capture = cv2.VideoCapture(opt.source)
    fps = capture.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    size = (int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),
            int(capture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)))
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc('m', 'p', '4', 'v')
    outVideo = cv2.VideoWriter(os.path.join(opt.save, os.path.basename(opt.source).split('.')[-2] + "_out.mp4"), fourcc,
                               fps, size)

    while True:
        ret, frame = capture.read()
        if not ret:
            break
        img_vis = model.detect_image(frame)
        outVideo.write(img_vis)

        img_vis = cv2.resize(img_vis, None, fx=1, fy=1, interpolation=cv2.INTER_NEAREST)
        cv2.imshow('track', img_vis)
        cv2.waitKey(30)

    capture.release()
    outVideo.release()

5、源码获取方式

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