基于YOLO V11的车辆检测与计数项目
概述
本项目使用最新的YOLO V11模型实现了一个实时车辆检测与计数系统。该系统能够准确地在多条车道（车道A、车道B、车道C）上检测并计数车辆，为交通监控和管理提供有价值的信息。
问题陈述
在现代城市环境中，监控车辆流量和计数对于有效的交通管理至关重要。现有的系统往往在准确性和实时处理方面存在困难，导致交通响应延迟和效率低下。本项目通过利用YOLO V11模型的先进功能来解决这些挑战，显著提高交通监控系统的性能。
解决方案
YOLO V11模型提供了高精度和高效的物体检测能力。通过利用其功能，我们可以实现实时车辆检测和计数，大幅改善交通监控系统。解决方案的关键特性包括：
- 增强的准确性：YOLO V11提高了对各种类型车辆的检测率。
- 实时处理：能够实时处理视频流。
- 车道特定检测：能够在不同的车道之间区分车辆。
- 用户友好的界面：易于集成和可视化结果。
系统需求
为了设置本项目的环境，您需要以下内容：
- Python 3.12
- OpenCV
- Ultralytics (用于YOLO V11)
- YOLO V11的权重文件和配置文件
requirements.txt中指定的其他依赖项
环境搭建
首先确保已安装Python 3.12。然后创建虚拟环境并安装所需包：
# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
# 激活虚拟环境
source venv/bin/activate # 在Windows上: venv\Scripts\activate
# 安装所需的包
pip install -r requirements.txt
项目目录结构
组织您的项目目录如下：
vehicle_detection/
│
├── data/
│ ├── videos/
│ └── images/
│
├── models/
│ └── yolov11.pt
│
├── src/
│ ├── __init__.py
│ ├── config.py
│ ├── utils.py
│ ├── detector.py
│ ├── tracker.py
│ ├── counter.py
│ └── main.py
│
├── requirements.txt
└── README.md
实现步骤
配置
创建一个config.py文件来存储所有配置参数：
# config.py
# 路径
MODEL_PATH = 'models/yolov11.pt'
VIDEO_PATH = 'data/videos/sample.mp4'
# 检测和跟踪
CONFIDENCE_THRESHOLD = 0.5
NMS_THRESHOLD = 0.4
TRACKER_MAX_AGE = 30
TRACKER_N_INIT = 2
# 车道
LANES = {
'A': {'start': (100, 200), 'end': (500, 200)},
'B': {'start': (100, 300), 'end': (500, 300)},
'C': {'start': (100, 400), 'end': (500, 400)}
}
# 可视化
FONT = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
FONT_SCALE = 0.5
FONT_COLOR = (0, 255, 0)
FONT_THICKNESS = 2
工具函数
创建一个utils.py文件来存储绘制和其他常用任务的工具函数：
# utils.py
import cv2
def draw_text(img, text, position, font=cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, font_scale=0.5, color=(0, 255, 0), thickness=2):
cv2.putText(img, text, position, font, font_scale, color, thickness, cv2.LINE_AA)
def draw_line(img, start, end, color=(0, 255, 0), thickness=2):
cv2.line(img, start, end, color, thickness)
def draw_rectangle(img, bbox, color=(0, 255, 0), thickness=2):
x1, y1, x2, y2 = bbox
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, thickness)
检测器
创建一个detector.py文件来处理YOLO V11模型和检测逻辑：
# detector.py
from ultralytics import YOLO
import cv2
class VehicleDetector:
def __init__(self, model_path, confidence_threshold, nms_threshold):
self.model = YOLO(model_path)
self.confidence_threshold = confidence_threshold
self.nms_threshold = nms_threshold
def detect(self, frame):
results = self.model.predict(source=frame, conf=self.confidence_threshold, iou=self.nms_threshold)
detections = []
for result in results:
boxes = result.boxes.xyxy.cpu().numpy()
scores = result.boxes.conf.cpu().numpy()
classes = result.boxes.cls.cpu().numpy()
for box, score, cls in zip(boxes, scores, classes):
if score >= self.confidence_threshold:
detections.append({
'bbox': box,
'score': score,
'class': cls
})
return detections
跟踪器
创建一个tracker.py文件来处理目标跟踪逻辑：
# tracker.py
from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort
class VehicleTracker:
def __init__(self, max_age, n_init):
self.tracker = DeepSort(max_age=max_age, n_init=n_init)
def update_tracks(self, detections, frame):
tracks = self.tracker.update_tracks(detections, frame=frame)
return [track for track in tracks if track.is_confirmed()]
计数器
创建一个counter.py文件来处理车辆计数逻辑：
# counter.py
class VehicleCounter:
def __init__(self, lanes):
self.lanes = lanes
self.counts = {lane: 0 for lane in lanes.keys()}
def count_vehicles(self, tracks, frame):
for track in tracks:
ltrb = track.to_ltrb()
center_x = (ltrb[0] + ltrb[2]) / 2
center_y = (ltrb[1] + ltrb[3]) / 2
for lane, line in self.lanes.items():
start, end = line['start'], line['end']
if self._is_point_on_line(center_x, center_y, start, end):
self.counts[lane] += 1
break
def _is_point_on_line(self, x, y, start, end):
# 判断点是否在线段上
return min(start[0], end[0]) <= x <= max(start[0], end[0]) and min(start[1], end[1]) <= y <= max(start[1], end[1])
主程序
创建一个main.py文件来整合所有的组件并运行主程序：
# main.py
def main():
# 初始化检测器、跟踪器和计数器
detector = VehicleDetector(MODEL_PATH, CONFIDENCE_THRESHOLD, NMS_THRESHOLD)
tracker = VehicleTracker(TRACKER_MAX_AGE, TRACKER_N_INIT)
counter = VehicleCounter(LANES)
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(VIDEO_PATH)
while cap.isOpened():
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
# 检测车辆
detections = detector.detect(frame)
# 更新跟踪
tracks = tracker.update_tracks(detections, frame)
# 计数车辆
counter.count_vehicles(tracks, frame)
# 绘制车道线
for lane, line in LANES.items():
draw_line(frame, line['start'], line['end'])
# 绘制检测框和跟踪ID
for track in tracks:
ltrb = track.to_ltrb()
id = str(track.track_id)
draw_rectangle(frame, ltrb, color=(0, 255, 0))
draw_text(frame, f"ID: {id}", (int(ltrb[0]), int(ltrb[1]) - 10), font=FONT, font_scale=FONT_SCALE, color=FONT_COLOR, thickness=FONT_THICKNESS)
# 显示计数结果
for lane, count in counter.counts.items():
draw_text(frame, f"Lane {lane}: {count}", (10, 30 + 30 * list(LANES.keys()).index(lane)), font=FONT, font_scale=FONT_SCALE, color=FONT_COLOR, thickness=FONT_THICKNESS)
# 显示帧
cv2.imshow('Vehicle Detection and Counting', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
if __name__ == "__main__":
main()
本项目利用最新的YOLO V11模型实现了一个实时车辆检测、追踪和车道计数系统。该系统能够准确地在多条车道上检测并追踪车辆，并统计每条车道上的车辆数量，为交通监控和管理提供有价值的信息。
问题陈述
在现代城市环境中，实时监控车辆流量和计数对于有效的交通管理至关重要。现有的系统往往在准确性和实时处理方面存在困难，导致交通响应延迟和效率低下。本项目通过利用YOLO V11模型的先进功能来解决这些挑战，显著提高交通监控系统的性能。
解决方案
YOLO V11模型提供了高精度和高效的物体检测能力。通过结合DeepSORT跟踪算法，我们可以实现实时车辆检测、追踪和计数，大幅改善交通监控系统。解决方案的关键特性包括：
增强的准确性：YOLO V11提高了对各种类型车辆的检测率。
实时处理：能够实时处理视频流。
车道特定检测：能够在不同的车道之间区分车辆。
用户友好的界面：易于集成和可视化结果。
系统需求
为了设置本项目的环境，您需要以下内容：
Python 3.12
OpenCV
Ultralytics (用于YOLO V11)
DeepSORT (用于目标跟踪)
YOLO V11的权重文件和配置文件
requirements.txt中指定的其他依赖项
环境搭建
首先确保已安装Python 3.12。然后创建虚拟环境并安装所需包：
总结
通过本指南，我们介绍了如何使用YOLO V11模型构建一个实时车辆检测与计数系统。该项目不仅实现了高精度的车辆检测，还具备实时处理能力和车道特定的车辆计数功能。希望这篇文档能帮助您开始自己的项目探索之旅，并根据具体需求进行调整和扩展。继续探索最新的研究进展和技术趋势也将有助于不断提高系统的整体表现。