概述
本项目旨在利用最新的YOLO V11模型实现一个实时车辆检测与计数系统。该系统能够准确地检测并计算多车道（车道A、车道B、车道C）上的车辆数量，并为交通监控和管理提供宝贵的数据洞察。通过结合先进的计算机视觉技术和高效的深度学习模型，该系统能够大幅提升交通管理的效率和准确性。
问题陈述
在现代城市环境中，监控车流和进行车辆计数对于有效的交通管理至关重要。交通拥堵、事故频发等问题严重影响了城市的运行效率和居民的生活质量。然而，现有的交通管理系统常常面临以下挑战：
- 准确性不足：传统的车辆检测方法，如基于摄像头的简单图像处理技术，往往难以在复杂环境下（如光照变化、天气影响、遮挡等）保持高精度。
- 实时处理能力差：许多系统无法实时处理大量的视频数据，导致交通响应延迟，影响交通管理的及时性。
- 车道特异性检测困难：在多车道的情况下，准确区分不同车道上的车辆是一项挑战，尤其是当车辆密集或发生变道时。
这些问题导致了交通管理的低效和不便。因此，亟需一个高效、准确且实时的车辆检测与计数系统来改善这一状况。
解决方案
本项目通过采用最新的YOLO V11模型，结合先进的计算机视觉技术和深度学习算法，提供了一个全面的解决方案。YOLO V11模型在物体检测方面具有以下优势：
- 高精度：YOLO V11在多个基准数据集上展示了卓越的检测精度，尤其是在车辆检测方面。
- 实时处理能力：该模型经过优化，可以在常规硬件上实现实时处理，满足交通监控的实时性要求。
- 车道特异性检测：通过结合多车道的上下文信息，YOLO V11能够准确区分不同车道上的车辆，从而提供更精细的交通数据分析。
新发布特性
- 增强的准确性：YOLO V11模型对各种类型的车辆提供了更高的检测率，无论是在白天还是夜晚，晴天还是雨天，都能保持稳定的性能。
- 实时处理：该系统能够处理来自多个摄像头的实时视频流，每秒处理数十帧，确保交通监控的即时响应。
- 车道特异性检测：系统能够区分不同车道上的车辆，支持多车道的交通流量分析，为交通规划提供详细的数据支持。
- 用户友好界面：系统提供了直观的用户界面，便于操作人员查看和分析检测结果。同时，系统支持多种数据可视化方式，方便管理者快速获取关键信息。
技术细节
YOLO V11模型
YOLO V11模型是YOLO系列的最新版本，它在保留了前代模型优点的基础上，进一步提升了检测精度和处理速度。该模型采用了更复杂的网络结构和更先进的训练技巧，使其在各种场景下都能表现出色。
实时处理
为了实现高效的实时处理，系统采用了以下关键技术：
- GPU加速：利用NVIDIA GPU进行模型推理，大幅提升了处理速度。
- 多线程处理：通过多线程技术并行处理视频流，提高了系统的吞吐量。
- 内存优化：对模型和数据进行优化，减少了内存占用，确保长时间稳定运行。
车道特异性检测
为了准确区分不同车道上的车辆，系统采用了以下方法：
- 车道分割：使用图像分割技术将视频帧中的不同车道分割开来。
- 上下文信息：结合车道分割结果和车辆的运动轨迹，判断车辆所属的车道。
- 多目标跟踪：通过DeepSORT等多目标跟踪算法，持续跟踪每个车辆的运动轨迹，确保车道信息的准确性。
应用场景
该系统适用于多种交通管理和监控场景，包括但不限于：
- 城市交通监控：帮助交通管理部门实时了解城市主干道的交通状况，及时调整信号灯配时，缓解交通拥堵。
- 高速公路监控：在高速公路上监测车流量，预防事故发生，提高道路通行效率。
- 停车场管理：在大型停车场中自动计数进出车辆，优化停车资源配置。
- 交通规划：为城市交通规划提供详细的数据支持，帮助决策者制定更合理的交通政策。
部署与维护
硬件要求
- 高性能服务器：推荐使用配备NVIDIA GPU的服务器，以确保模型推理的速度。
- 摄像头：高清摄像头，支持多路视频输入。
- 存储设备：大容量硬盘，用于存储视频数据和检测结果。
软件要求
- 操作系统：Linux或Windows。
- 编程语言：Python 3.12。
- 依赖库：
- OpenCV：用于图像和视频处理。
- Ultralytics：YOLO V11模型的官方库。
- YOLO V11权重文件和配置文件。
- 其他依赖项详见
requirements.txt文件。
维护
- 定期更新：定期更新模型权重和软件库，以确保系统的最新性和稳定性。
- 性能监控：持续监控系统的运行状态，及时发现并解决问题。
- 用户培训：为操作人员提供培训，确保他们能够熟练使用系统。
总结
通过结合最新的YOLO V11模型和先进的计算机视觉技术，本项目提供了一个高效、准确且实时的车辆检测与计数系统。该系统不仅能够大幅提升交通管理的效率，还能为交通规划提供详细的数据支持。未来，随着技术的不断进步，该系统将进一步完善，为建设智慧城市做出更大的贡献。
区域代码
import cv2
import numpy as np
# Global variables
polygon_points = []
# Read your video file
video_path = r'C:\Users\Admin\Desktop\computervision videos/carsvid.mp4'
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
# Callback function for mouse events
def mouse_callback(event, x, y, flags, param):
global polygon_points
if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
polygon_points.append((x, y))
print(f"Point Added: (X: {x}, Y: {y})")