该项目利用YOLOv8作为目标检测模型,DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置,而DeepSort则负责关联这些检测结果,从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。 02:YOLOv8 + DeepSort 车辆跟踪 + 任意绘制进出线 在此基础上增加了用户界面功能,允许用户在视...
车辆目标跟踪算法是指通过分析车辆在连续帧图像中的位置和形态变化,实时追踪车辆目标的一种计算机视觉算法。其基本原理可以概括为以下几个步骤: 1.目标检测:首先通过目标检测算法,如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)或支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等,从图像中提取出所有可能的车辆目标。 2.目标...
将YOLOv8用于车辆检测,其输出的边界框和车辆特征可以作为DeepSORT的输入。这种无缝集成的方式使得YOLOv8+DeepSORT系统在多目标车辆跟踪中表现出色: 快速检测与稳定跟踪:YOLOv8快速定位车辆,DeepSORT稳定跟踪每一辆车。 高精度的车辆计数:系统能够准确统计通过特定区域的车辆数量,适用于交通流量分析。 鲁棒性:即使在复杂的...
多目标跟踪与检测系统采用毫米波雷达检测技术与AI视觉融合,利用AI技术对目标进行识别、跟踪,能够对车辆车牌进行识别。采用自主算法对目标进行距离标定,获取检测对象所处的位置信息和行为信息等。利用毫米波雷达能够精确获取被检测目标的速度和位置,并对雷达检测的队形进行跟踪;AI获取的视频信息与雷达获取的检测目标数据信息...
其通过预测目标的运动轨迹并实时更新其位置,有效实现了目标的连续跟踪。结合YOLO进行检测和SORT进行跟踪,可以实现目标的连续监控和分析,确保在整个视频序列中的准确和一致的跟踪。项目 我们将使用YOLOv8m(中等版本)、OpenCV和SORT进行目标检测,以确保准确性和效率,来计算通过我们视频中特定区域的车辆数量。
无人驾驶系统的车辆目标检测和跟踪是其中关键的一环,它能够让无人驾驶车辆准确地感知周围环境,从而实现自主导航和避免交通事故。 车辆目标检测是无人驾驶系统中的基础任务。它通过分析车辆周围的图像或视频流,识别出其中的车辆目标。目前,最常用的方法是基于深度学习的卷积神经网络(CNN)。CNN通过训练大量的图像数据,...
光流法的视频车辆目标跟踪 目录 光流法 KLT 原理 应用 目标跟踪算法主要分为两类:一类是传统的目标跟踪算法(粒子滤波(pf)、Mean Shift及KLT算法(或称Lucas光流法));另一大类是基于深度学习的跟踪算法。 光流法 光流(Optical flow) 其实是指空间运动物体在观察成像平面上的像素运动的 瞬时速度。
金融界2024年11月9日消息,国家知识产权局信息显示,广汽埃安新能源汽车股份有限公司申请一项名为“一种车辆巡航跟踪目标确定方法及装置”的专利,公开号CN 118907112 A,申请日期为2024年8月。 专利摘要显示,本申请提供一种车辆巡航跟踪目标确定方法及装置,该方法包括:通过当前车辆的车载环境感知系统获取车辆周边环境信息以...
证券之星消息,根据企查查数据显示中远海科(002401)新获得一项发明专利授权,专利名为“一种车辆目标轨迹跟踪方法和装置”,专利申请号为CN202011203481.8,授权日为2024年7月19日。 专利摘要:一种车辆目标轨迹跟踪方法,包括,从道路监控视频图像中,借助经过训练的车辆目标识别模型识别锁定感兴趣的车辆目标;从得到的车辆目标上...
本文针对自动驾驶汽车,面向外界动态车辆多目标跟踪的场景,提出以 YOLOX 为前端检测器的 DeepSort 改进算法,利用 Haar - like 算法提取车辆的光暗变化特征,实现对网络原有匹配机制的补充。此外,通过ResNet13网络对重识别网络进行更换、添加注意力机制,从而提高重识别网络对车辆深度特征的提取能力。采用实际道路驾驶采集...