基于YOLOv8的车辆实时监控与行为分析系统
【包含内容】
【一】项目提供完整源代码及详细注释
【二】系统设计思路与实现说明
【三】车辆检测模型与行为分析统计
【技术栈】
①：系统环境：Windows/Mac/Linux
②：开发环境：Python3.8+、PyCharm/VSCode
③：技术栈：Python、PyQt5、OpenCV、YOLOv8、Matplotlib、NumPy、Ultralytics
【功能模块】
①：车辆检测：多类型车辆识别、车辆计数统计、车辆轨迹跟踪
②：速度监测：虚拟测速线设置、实时速度计算、超速行为检测
③：实时监控：视频流实时处理、状态实时更新、多区域监控
④：数据统计：车流量可视化、速度分布统计、数据导出功能
【系统特点】
① 现代化界面设计，操作简单直观
② 多种车辆类型检测，全面监控交通状态
③ 数据可视化与导出功能，便于分析与处理
④ 实时检测性能优异，支持GPU/CPU环境自适应
【核心技术】
① 基于YOLOv8的目标检测算法，实现高精度车辆识别
② BOT-SORT多目标跟踪算法，保持车辆身份一致性
③ 虚拟测速线技术，无需额外硬件实现速度监测
④ 模块化系统设计，支持功能扩展与定制化需求
【应用场景】
① 城市交通监控与管理
② 高速公路车流量统计
③ 交通违规行为检测
④ 智能交通系统研究与开发