【A2】深度学习之基于YOLOV3车辆跟踪及车流量检测统计

文件编号：A2

文件大小：542M

开发环境：Python3.8、OpenCV4.6、PyCharm2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，需远程调试部署另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：本项目是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目。

该项目对输入的视频进行处理，主要分为以下几个步骤：

1. 使用YOLOV3模型进行目标检测

2. 使用SORT算法进行目标追踪，使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测，并利用匈牙利算法对比目标的相似度，完成车辆目标追踪

3. 利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，完成车流量的统计

按需写作：

演示视频：

点击查看：系统演示视频

项目流程图：

运行效果：

远程协助：

温馨提示：索炜达.猿创官方提供收费远程协助，确保您项目运行成功。

点击查看：远程协助相关事项

我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频