YOLOv8——测量高速公路上汽车的速度
引言
在人工神经网络和计算机视觉领域,目标识别和跟踪是非常重要的技术,它们可以应用于无数的项目中,其中许多可能不是很明显,比如使用这些算法来测量距离或对象的速度。
测量汽车速度基本步骤如下:
- 视频采集:使用摄像头或其他图像采集设备获取高速公路上汽车行驶的视频图像。
- 目标检测:运用计算机视觉算法,如YOLOv8,对视频中的汽车进行目标检测,确定汽车的位置和边界框。
- 跟踪算法:采用跟踪算法对检测到的汽车进行跟踪,在连续的帧中保持对同一辆汽车的识别。
- 距离测量:通过已知的参照物或标志物,如道路标线、标志牌等,测量汽车在图像中移动的距离。
- 时间计算:记录汽车在两个位置之间移动的时间间隔,可以通过帧间时间差来计算。
- 速度计算:根据测量得到的距离和时间,使用速度公式(速度 = 距离 ÷ 时间)计算汽车的速度。

YOLOv8
为了方便管理,还是在conda里面安装:
conda create -n yolov8 python=3.8
activate ylolv8
conda install pytorch==2.0.0 torchvision==0.15.0 torchaudio==2.0.0 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
pip install ultralytics
代码
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.solutions import speed_estimation
import cv2model = YOLO("yolov8s.pt")
names = model.model.namescap = cv2.VideoCapture("/pathFreeway_night.mp4")
assert cap.isOpened(), "Error reading video file"
w, h, fps = (int(cap.get(x)) for x in (cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH, cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT, cv2.CAP_PROP_FPS))video_writer = cv2.VideoWriter("/path/speed_estimation.avi",cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),fps,(w, h))line_pts = [(0, 400), (1280, 400)]speed_obj = speed_estimation.SpeedEstimator()
speed_obj.set_args(reg_pts=line_pts,names=names,view_img=True)while cap.isOpened():cap.release()
video_writer.release()
cv2.destroyAllWindows()
代码解释
视频源
视频显示一个静止的相机,即一个不在其轴上移动并且总是显示街道或道路的相同部分的相机,这很重要,以避免准确性错误。另一个重要的点是选择一个能够处理视频的库,提供逐帧的图像供 YOLO 模型进行推理,这是下一步,这里要涉及 Opencv 库。
识别汽车
为了识别对象,使用了预训练的 YOLO 算法,该算法可以从 ultralytics 库中获得。这个算法允许实时识别感兴趣的对象,并且具有很好的准确性。
model = YOLO("yolov8s.pt")
在这种情况下,‘小型’模型(字母 s)证明是绰绰有余的。
应用跟踪
仍然在 YOLO 模型中,包含了一个跟踪算法,该算法旨在通过连续的帧持续监控和跟踪特定对象的移动。它的实现很简单,如下所示:
tracks = model.track(im0, persist=True, show=False)
在这里我们将一个函数直接整合到对象识别模型中。
定义区域
项目的一个重要步骤是定义对象必须穿过的区域,以便可以测量通过这个点的时间,从这个参考点我们可以计算速度。
为此,我们定义了坐标(x 和 y 点),这个区域应该开始和结束,如下:
line_pts = [(0, 400), (1280, 400)] # 绘制一条线,从屏幕的一侧穿过到另一侧
这个区域作为参数传递给负责计算速度的函数:
speed_obj.set_args(reg_pts=line_pts, names=names, view_img=True)
如何计算速度?
该函数通过存储随时间跟踪的位置来处理帧,因此通过比较定义区域内当前位置与先前位置的关系来计算每个检测到的对象的速度,允许通过它在该区域内移动所需的时间来估算对象的速度,遵循物理学中一个非常知名的术语:
v = Δ t Δ s v= \frac{Δt}{Δs} v=ΔsΔt
其中,v 是速度,Δs 是位移(距离),Δt 是时间间隔。
结果

相关文章:
YOLOv8——测量高速公路上汽车的速度
引言 在人工神经网络和计算机视觉领域,目标识别和跟踪是非常重要的技术,它们可以应用于无数的项目中,其中许多可能不是很明显,比如使用这些算法来测量距离或对象的速度。 测量汽车速度基本步骤如下: 视频采集&#x…...
在线相亲交友系统:寻找另一半的新方式
在这个快节奏的时代里,越来越多的单身男女发现,传统意义上的相亲方式已经难以满足他们的需求。与此同时,互联网技术的迅猛发展为人们提供了新的社交渠道——在线相亲交友系统作者h17711347205。本文将探讨在线相亲交友系统如何成为一种寻找另…...
MySQL 中存储过程参数的设置与使用
《MySQL 中存储过程参数的设置与使用》 在 MySQL 数据库中,存储过程是一组预先编译好的 SQL 语句集合,可以接受参数并返回结果。使用存储过程可以提高数据库的性能和可维护性,同时也可以减少网络流量和代码重复。那么,如何在 MyS…...
2k1000LA 调试HDMI
问题: 客户需要使用HDMI 接口,1080p 的分辨率。 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 这里需要看看 龙芯派的 demo 版 的 硬件上的连接。 硬件上: 官方的demo 板 , dvo1 应该是 HDMI的…...
24年蓝桥杯及攻防世界赛题-MISC-1
2 What-is-this AZADI TOWER 3 Avatar 题目 一个恐怖份子上传了这张照片到社交网络。里面藏了什么信息?隐藏内容即flag 解题 ┌──(holyeyes㉿kali2023)-[~/Misc/tool-misc/outguess] └─$ outguess -r 035bfaa85410429495786d8ea6ecd296.jpg flag1.txt Reading 035bf…...
前端项目代码开发规范及工具配置
在项目开发中,良好的代码编写规范是项目组成的重要元素。本文将详细介绍在项目开发中如何集成相应的代码规范插件及使用方法。 项目规范及工具 集成 EditorConfig集成 Prettier1. 安装 Prettier2. 创建 Prettier 配置文件3. 配置 .prettierrc4. 使用 Prettier 集成 …...
【JVM】JVM执行流程和内存区域划分
文章目录 是什么JVM 执行流程内存区域划分堆栈程序计数器元数据区经典笔试题 是什么 Java 虚拟机 JDK,Java 开发工具包JRE,Java 运行时环境JVM,Java 虚拟机 JVM 就是 Java 虚拟机,解释执行 Java 字节码 JVM 执行流程 编程语言…...
Python | 读取.dat 文件
写在前面 使用matlab可以输出为 .dat 或者 .mat 形式的文件,之前介绍过读取 .mat 后缀文件,今天正好把 .dat 的读取也记录一下。 读取方法 这里可以使用pandas库将其作为一个dataframe的形式读取进python,数据内容格式如下,根据…...
信息技术的变革与未来发展的思考
信息技术的变革与未来发展的思考 在21世纪,信息技术(IT)正在以前所未有的速度推动社会、经济、文化的深刻变革。无论是人工智能、大数据,还是云计算、物联网,信息技术的发展已经渗透到了各个行业,彻底改变…...
融会贯通记单词,绝对丝滑,一天轻松记几百
如果我将flower(花)、flat(公寓)、floor(地板)、plane(飞机)几个单词放在一起,你会怎么来记忆这样的一些单词呢? 我们会发现,我们首先可以将plane去掉,因为它看上去几乎就是一个异类。这样,我们首先就可以将…...
【计算机视觉】YoloV8-训练与测试教程
✨ Blog’s 主页: 白乐天_ξ( ✿>◡❛) 🌈 个人Motto:他强任他强,清风拂山冈! 💫 欢迎来到我的学习笔记! 制作数据集 Labelme 数据集 数据集选用自己标注的,可参考以下:…...
响应式布局-媒体查询父级布局容器
1.响应式布局容器 父局作为布局容器,配合自己元素实现变化效果,原理:在不通过屏幕下面吗,通过媒体查询来改变子元素的排列方式和大小,从而实现不同尺寸屏幕下看到不同的效果。 2.响应尺寸布局容器常见宽度划分 手机-…...
Android APN type 配置和问题
问题/疑问 如果APN配置了非法类型(代码没有定义的),则APN匹配加载的时候最终结果会是空类型。 那么到底是xml解析到数据库就是空type呢?还是Java代码匹配的时候映射是空的呢? Debug Log 尝试将原本的APN type加入ota或者新建一条ota type APN,检查log情况。 //Type有…...
前端mock了所有……
目录 一、背景描述 二、开发流程 1.引入Mock 2.创建文件 3.需求描述 4.Mock实现 三、总结 一、背景描述 前提: 事情是这样的,老板想要我们写一个demo拿去路演/拉项目,有一些数据,希望前端接一下,写几个表格&a…...
fiddler抓包10_列表显示请求方法
① 请求列表表头,鼠标悬停点击右键弹出选项菜单。 ② 点击“Customize columns”(定制列)。 ③ 弹窗中,“Collection”下拉列表选择“Miscellaneous”(更多字段)。 ④ “Field Name”选择“RequestMethod”…...
Win10系统复制、粘贴、新建、删除文件或文件夹后需要手动刷新的解决办法
有些win10系统可能会出现新建、粘贴、删除文件或文件夹后保持原来的状态不变,需要手动刷新,我这边新装的几个系统都有这个问题,已经困扰很久了,我从微软论坛和CSDN社区找了了很多方法都没解决,微软工程师给的建议包括重…...
BERT训练环节(代码实现)
1.代码实现 #导包 import torch from torch import nn import dltools #加载数据需要用到的声明变量 batch_size, max_len 1, 64 #获取训练数据迭代器、词汇表 train_iter, vocab dltools.load_data_wiki(batch_size, max_len) #其余都是二维数组 #tokens, segments, vali…...
必须执行该语句才能获得结果
UncategorizedSQLException: Error getting generated key or setting result to parameter object. Cause: com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: 必须执行该语句才能获得结果。 ; uncategorized SQLException; SQL state [null]; error code [0]; 必须执行该语句…...
AI论文写作可靠吗?分享5款论文写作助手ai免费网站
AI论文写作的可靠性是一个备受关注的话题。在当前的技术背景下,AI写作工具能够显著提高论文写作的效率和质量,但其可靠性和安全性仍需谨慎评估。 AI论文写作的可靠性 技术能力与限制 AI论文写作的质量很大程度上取决于用户提供的输入指令或素材的质量…...
AJAX 入门 day3 XMLHttpRequest、Promise对象、自己封装简单版的axios
目录 1.XMLHttpRequest 1.1 XMLHttpRequest认识 1.2 用ajax发送请求 1.3 案例 1.4 XMLHttpRequest - 查询参数 1.5 XMLHttpRequest - 数据提交 2.Promise 2.1 Promise认识 2.2 Promise - 三种状态 2.3 案例 3.封装简易版 axios 3.1 封装_简易axios_获取省份列表 3…...
C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...
C++_核心编程_多态案例二-制作饮品
#include <iostream> #include <string> using namespace std;/*制作饮品的大致流程为:煮水 - 冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料 利用多态技术实现本案例,提供抽象制作饮品基类,提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/ class AbstractDr…...
从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
条件运算符
C中的三目运算符(也称条件运算符,英文:ternary operator)是一种简洁的条件选择语句,语法如下: 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true,则整个表达式的结果为“表达式1”…...
抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者
抖音增长新引擎:品融电商,一站式全案代运营领跑者 在抖音这个日活超7亿的流量汪洋中,品牌如何破浪前行?自建团队成本高、效果难控;碎片化运营又难成合力——这正是许多企业面临的增长困局。品融电商以「抖音全案代运营…...
最新SpringBoot+SpringCloud+Nacos微服务框架分享
文章目录 前言一、服务规划二、架构核心1.cloud的pom2.gateway的异常handler3.gateway的filter4、admin的pom5、admin的登录核心 三、code-helper分享总结 前言 最近有个活蛮赶的,根据Excel列的需求预估的工时直接打骨折,不要问我为什么,主要…...
【决胜公务员考试】求职OMG——见面课测验1
2025最新版!!!6.8截至答题,大家注意呀! 博主码字不易点个关注吧,祝期末顺利~~ 1.单选题(2分) 下列说法错误的是:( B ) A.选调生属于公务员系统 B.公务员属于事业编 C.选调生有基层锻炼的要求 D…...
WEB3全栈开发——面试专业技能点P2智能合约开发(Solidity)
一、Solidity合约开发 下面是 Solidity 合约开发 的概念、代码示例及讲解,适合用作学习或写简历项目背景说明。 🧠 一、概念简介:Solidity 合约开发 Solidity 是一种专门为 以太坊(Ethereum)平台编写智能合约的高级编…...
如何理解 IP 数据报中的 TTL?
目录 前言理解 前言 面试灵魂一问:说说对 IP 数据报中 TTL 的理解?我们都知道,IP 数据报由首部和数据两部分组成,首部又分为两部分:固定部分和可变部分,共占 20 字节,而即将讨论的 TTL 就位于首…...
大语言模型(LLM)中的KV缓存压缩与动态稀疏注意力机制设计
随着大语言模型(LLM)参数规模的增长,推理阶段的内存占用和计算复杂度成为核心挑战。传统注意力机制的计算复杂度随序列长度呈二次方增长,而KV缓存的内存消耗可能高达数十GB(例如Llama2-7B处理100K token时需50GB内存&a…...
