2024年华为杯数学建模E题-高速公路应急车道启用建模-基于YOLO8的数据处理代码参考（无偿分享）

图灵猫2024-09-23 12:44

利用YOLO模型进行高速公路交通流量分析

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随着交通管理的日益重要，自动化监测系统的需求也随之增加。利用计算机视觉技术，我们可以高效地分析视频中的车辆流量，提升交通管理的科学性和有效性。本文将详细介绍如何使用YOLO（You Only Look Once）模型分析高速公路的交通流，结合视频数据提取车辆信息、速度计算和流量分析。整个过程将结合代码，逐步解析每个步骤的细节及其背后的原理。

1. 问题背景

在交通流量分析中，实时监测和处理车辆数据是一个具有挑战性的任务。我们希望能够快速且准确地识别视频中的车辆，并计算它们的速度、流量和密度。为此，我们将使用YOLO模型来进行目标检测，结合一些图像处理技术，分析交通状况。

2. 准备工作

在开始之前，我们需要确保安装必要的库，包括OpenCV、Pandas、NumPy、YOLO等。以下是我们将用到的库：

python 复制代码 
import cv2
import pandas as pd
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
from datetime import datetime
from scipy.spatial import distance

3. 计算视频时长

首先，我们需要计算视频的时长，以便在后续处理中使用。以下是计算视频时长的函数：

python 复制代码 
def calculate_duration(start_time, end_time):
    fmt = '%H:%M:%S'
    start = datetime.strptime(start_time, fmt)
    end = datetime.strptime(end_time, fmt)
    duration = end - start
    return duration

在这个函数中，我们使用datetime模块将输入的开始时间和结束时间转换为datetime对象，并计算它们之间的差值，这就是视频的总时长。

4. 获取视频信息

我们需要从视频中提取一些关键信息，例如总帧数、帧率和每帧的时间间隔。可以使用以下函数来实现：

python 复制代码 
def get_video_info(video_path, duration):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    if not cap.isOpened():
        raise ValueError("无法打开视频文件")

    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_time = 1 / fps if fps > 0 else 0
    interval_time = duration.total_seconds() / total_frames if total_frames > 0 else 0

    cap.release()
    return total_frames, fps, frame_time, interval_time

这个函数会返回视频的总帧数、帧率、每帧时间以及每帧之间的时间间隔，供后续处理使用。

初始化路径和视频时长

接下来，我们需要初始化视频路径和时长：

python 复制代码 
video_path = './高速公路交通流数据/32.31.250.103/20240501_20240501125647_20240501140806_125649.mp4'
duration = calculate_duration('12:56:47', '14:08:05')
total_frames, fps, frame_time, interval_time = get_video_info(video_path, duration)

5. 加载YOLO模型

我们将加载预训练的YOLOv8模型以进行目标检测：

python 复制代码 
model = YOLO('yolov8n.pt')

这一步确保我们有一个强大的目标检测模型，可以处理视频中的车辆检测。

6. 处理视频帧

我们将处理视频的前10%帧，以减少计算量并专注于关键时刻。以下是相关代码：

python 复制代码 
num_frames_to_process = total_frames // 1
frame_count = 0

# 存储车辆信息
vehicle_data = {}
unique_vehicle_counter = 0
data = []

6.1 定义参数

我们还需要定义一些判断参数，以帮助后续判断车辆是否为同一辆车：

python 复制代码 
IOU_THRESHOLD = 0.3
MAX_MOVEMENT_DISTANCE = 50
MAX_SIZE_DIFFERENCE = 0.2
COLOR_THRESHOLD = 30
  • IOU_THRESHOLD：用于判断车辆边界框重叠的阈值。
  • MAX_MOVEMENT_DISTANCE：判断车辆在相邻帧之间的最大移动距离。
  • MAX_SIZE_DIFFERENCE：判断车辆大小差异的最大阈值。
  • COLOR_THRESHOLD：用于判断颜色差异的阈值。

7. 定义辅助函数

7.1 计算IoU（交并比）

python 复制代码 
def calculate_iou(box1, box2):
    x1, y1, x2, y2 = box1
    x1b, y1b, x2b, y2b = box2
    inter_x1 = max(x1, x1b)
    inter_y1 = max(y1, y1b)
    inter_x2 = min(x2, x2b)
    inter_y2 = min(y2, y2b)
    inter_area = max(0, inter_x2 - inter_x1) * max(0, inter_y2 - inter_y1)
    box1_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
    box2_area = (x2b - x1b) * (y2b - y1b)
    union_area = box1_area + box2_area - inter_area
    return inter_area / union_area if union_area > 0 else 0

此函数计算两个边界框的交并比（IoU），用于判断两个检测框的重叠程度。

7.2 计算中心距离

python 复制代码 
def calculate_center_distance(box1, box2):
    center1 = ((box1[0] + box1[2]) / 2, (box1[1] + box1[3]) / 2)
    center2 = ((box2[0] + box2[2]) / 2, (box2[1] + box2[3]) / 2)
    return distance.euclidean(center1, center2)

计算两个边界框中心点之间的距离，以判断车辆是否为同一辆车。

7.3 提取车辆颜色

python 复制代码 
def extract_vehicle_color(frame, box):
    x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
    vehicle_roi = frame[y1:y2, x1:x2]
    hsv_roi = cv2.cvtColor(vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    return cv2.mean(hsv_roi)[:3]

提取车辆在当前帧中的颜色，便于后续判断车辆是否相同。

7.4 计算颜色差异

python 复制代码 
def calculate_color_difference(color1, color2):
    return np.linalg.norm(np.array(color1) - np.array(color2))

计算两个颜色之间的差异，为车辆匹配提供依据。

7.5 判断是否为同一辆车

python 复制代码 
def is_same_vehicle(vehicle_info, new_box, new_color):
    prev_box = vehicle_info["box"]
    prev_color = vehicle_info["color"]
    
    iou = calculate_iou(prev_box, new_box)
    center_distance = calculate_center_distance(prev_box, new_box)
    prev_size = (prev_box[2] - prev_box[0]) * (prev_box[3] - prev_box[1])
    new_size = (new_box[2] - new_box[0]) * (new_box[3] - new_box[1])
    size_difference = abs(new_size - prev_size) / prev_size if prev_size > 0 else 1
    color_difference = calculate_color_difference(prev_color, new_color)
    
    return (
        iou > IOU_THRESHOLD
        and center_distance < MAX_MOVEMENT_DISTANCE
        and size_difference < MAX_SIZE_DIFFERENCE
        and color_difference < COLOR_THRESHOLD
    )

这个函数综合考虑了IoU、中心距离、大小差异和颜色差异，来判断检测到的车辆是否与之前记录的车辆相同。

7.6 车型类别映射

python 复制代码 
class_map = {
    2: 'car',
    7: 'truck',
    5: 'bus',
    3: 'motorcycle',
    1: 'bicycle',
}

我们定义了一个字典，用于将YOLO模型输出的类别编号映射到相应的车辆类型。

8. 处理视频帧

我们开始逐帧处理视频，检测车辆并记录相关信息：

python 复制代码 
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

start_time_seconds = 12 * 3600 + 56 * 60 + 47  # 起始时间转换为秒
frame_count = 0
LANE_WIDTH = 3  # 车道宽度（米）
LANE_LENGTH = 30  # 识别范围的长度（米）

# 用于存储流量计算的车辆ID
unique_vehicles_in_interval = set()

while cap.isOpened() and frame_count < num_frames_to_process:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    results = model(frame)
    current_frame_vehicle_ids = []
    vehicle_speeds = []
    truck_count = 0
    other_count = 0

    # 处理检测结果
    for result in results:
        for box in result.boxes:
            coords = box.xyxy[0]
            x1, y1, x2, y2 = coords[0], coords[1], coords[2], coords[3]
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)

            vehicle_class = int(box.cls.item())
            vehicle_type = class_map.get(vehicle_class, 'unknown')

            if vehicle_type == 'truck':
                truck_count += 1
            else:
                other_count += 1

            vehicle_color = extract_vehicle_color(frame, (x1, y1, x2, y2))
            matched_vehicle_id = None

            for vehicle_id, vehicle_info in vehicle_data.items():
                if is_same_vehicle(vehicle_info, (x1, y1, x2, y2), vehicle_color):
                    matched_vehicle_id = vehicle_id
                    break

            if matched_vehicle_id is None:
                unique_vehicle_counter += 1
                matched_vehicle_id = unique_vehicle_counter
                vehicle_data[matched_vehicle_id] = {
                    "box": (x1, y1, x2, y2),
                    "color": vehicle_color,
                    "first_frame": frame_count,
                    "last_frame": frame_count
                }
            else:
                vehicle_data[matched_vehicle_id]["last_frame"] = frame_count
                vehicle_data[matched_vehicle_id]["box"] = (x1, y1, x2, y2)
                vehicle_data[matched_vehicle_id]["color"] = vehicle_color

            current_frame_vehicle_ids.append(matched_vehicle_id)

在这段代码中，我们使用YOLO模型检测当前帧中的车辆，并提取每辆车的边界框、类型和颜色。通过判断条件，我们可以将车辆与已知车辆进行匹配，确保我们能够跟踪同一辆车。

9. 计算车辆速度

根据检测到的车辆信息，我们可以计算车辆的速度。以下是速度计算的代码：

python 复制代码 
# 计算车辆速度
for vehicle_id in current_frame_vehicle_ids:
    vehicle_info = vehicle_data[vehicle_id]
    first_frame = vehicle_info["first_frame"]
    last_frame = vehicle_info["last_frame"]
    frame_diff = last_frame - first_frame + 1
    if frame_diff > 0:
        vehicle_speed = 30 / (frame_diff * 0.4)  # 计算速度的公式
        vehicle_speeds.append(vehicle_speed)

根据车辆在视频中的帧差和已知车道长度，计算每辆车的速度。

10. 过滤速度异常值

为了确保计算结果的可靠性，我们对速度进行过滤，去除异常值：

python 复制代码 
filtered_speeds = []
if vehicle_speeds:
    lower_bound = 0
    upper_bound = 40
    filtered_speeds = [speed for speed in vehicle_speeds if lower_bound <= speed <= upper_bound]

在这里，我们设定了速度的上下限，仅保留在该范围内的速度数据。

11. 计算流量和密度

在每20帧中，我们将计算流量和车辆密度：

python 复制代码 
unique_vehicles_in_interval.update(current_frame_vehicle_ids)
if (frame_count + 1) % 20 == 0:
    flow = len(unique_vehicles_in_interval)  # 每20帧的唯一车辆数
    unique_vehicles_in_interval.clear()  # 清空当前周期的车辆ID
else:
    flow = None

通过维护一个唯一车辆ID的集合，我们能够计算特定时间间隔内的流量。

12. 输出信息

最后，我们将输出当前帧的分析结果，并将所有数据存储在一个列表中，便于后续分析：

python 复制代码 
current_time_seconds = start_time_seconds + frame_count * interval_time
current_time = datetime.utcfromtimestamp(current_time_seconds).strftime('%H:%M:%S')

# 输出信息
total_vehicles = truck_count + other_count
print(f"当前帧: {frame_count}, 时间: {current_time}, 卡车数: {truck_count}, 其他车辆数: {other_count}, 总车辆数: {total_vehicles}")
print(f"车辆编号集合: {current_frame_vehicle_ids}")
print(f"原始车辆速度: {vehicle_speeds}")
print(f"过滤后的车辆速度: {filtered_speeds}")
print(f"每帧平均速度: {average_speed:.2f}")
print(f"流量: {flow}辆 " if flow is not None and density is not None else "")
print(f"密度: {density:.2f}辆/米")
# 存储帧相关数据
data.append({
    'timestamp': current_time,                   
    'frame': frame_count,
    'total_vehicles': total_vehicles,
    'trucks': truck_count,
    'others': other_count,
    'vehicle_ids': current_frame_vehicle_ids,  
    'original_speeds': vehicle_speeds,          
    'filtered_speeds': filtered_speeds,          
    'average_speed': average_speed,              
    'flow': flow,                                
    'density': density                            
})

13. 显示结果

最后，我们将每帧的结果显示出来，并在按下'q'键时退出视频：

python 复制代码 
cv2.imshow('frame', frame)
frame_count += 1
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
    break

14. 保存结果

完成视频处理后，我们将分析结果转换为DataFrame，并保存到Excel文件中，以便后续分析：

python 复制代码 
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('./video_analysis_with_color.xlsx', index=False)

输出表格展示：

15. 总结

通过上述步骤，我们实现了一个基于YOLO模型的高速公路交通流量分析系统。该系统不仅可以检测和跟踪车辆，还能计算它们的速度、流量和密度，为交通管理提供重要的数据支持。随着技术的不断进步，我们期待在交通流量监测方面能够实现更高的自动化和智能化。

完整代码

python 复制代码 
import cv2
import pandas as pd
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
from datetime import datetime
from scipy.spatial import distance

# 计算视频时长
def calculate_duration(start_time, end_time):
    fmt = '%H:%M:%S'
    start = datetime.strptime(start_time, fmt)
    end = datetime.strptime(end_time, fmt)
    duration = end - start
    return duration

# 获取视频信息
def get_video_info(video_path, duration):
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    if not cap.isOpened():
        raise ValueError("无法打开视频文件")

    total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT))
    fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    frame_time = 1 / fps if fps > 0 else 0
    interval_time = duration.total_seconds() / total_frames if total_frames > 0 else 0

    cap.release()
    return total_frames, fps, frame_time, interval_time

# 初始化路径和视频时长
video_path = './高速公路交通流数据/32.31.250.103/20240501_20240501125647_20240501140806_125649.mp4'
duration = calculate_duration('12:56:47', '14:08:05')
total_frames, fps, frame_time, interval_time = get_video_info(video_path, duration)

# 加载预训练的YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 处理前10%的帧
num_frames_to_process = total_frames // 100
frame_count = 0

# 存储车辆信息
vehicle_data = {}
unique_vehicle_counter = 0
data = []

# 定义IoU阈值以及其他判断参数
IOU_THRESHOLD = 0.3
MAX_MOVEMENT_DISTANCE = 50
MAX_SIZE_DIFFERENCE = 0.2
COLOR_THRESHOLD = 30

# 计算IoU（交并比）
def calculate_iou(box1, box2):
    x1, y1, x2, y2 = box1
    x1b, y1b, x2b, y2b = box2
    inter_x1 = max(x1, x1b)
    inter_y1 = max(y1, y1b)
    inter_x2 = min(x2, x2b)
    inter_y2 = min(y2, y2b)
    inter_area = max(0, inter_x2 - inter_x1) * max(0, inter_y2 - inter_y1)
    box1_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)
    box2_area = (x2b - x1b) * (y2b - y1b)
    union_area = box1_area + box2_area - inter_area
    return inter_area / union_area if union_area > 0 else 0

# 计算中心距离
def calculate_center_distance(box1, box2):
    center1 = ((box1[0] + box1[2]) / 2, (box1[1] + box1[3]) / 2)
    center2 = ((box2[0] + box2[2]) / 2, (box2[1] + box2[3]) / 2)
    return distance.euclidean(center1, center2)

# 提取车辆颜色
def extract_vehicle_color(frame, box):
    x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
    vehicle_roi = frame[y1:y2, x1:x2]
    hsv_roi = cv2.cvtColor(vehicle_roi, cv2.COLOR_BGR2HSV)
    return cv2.mean(hsv_roi)[:3]

# 计算颜色差异
def calculate_color_difference(color1, color2):
    return np.linalg.norm(np.array(color1) - np.array(color2))

# 判断车辆是否为同一辆车
def is_same_vehicle(vehicle_info, new_box, new_color):
    prev_box = vehicle_info["box"]
    prev_color = vehicle_info["color"]
    
    iou = calculate_iou(prev_box, new_box)
    center_distance = calculate_center_distance(prev_box, new_box)
    prev_size = (prev_box[2] - prev_box[0]) * (prev_box[3] - prev_box[1])
    new_size = (new_box[2] - new_box[0]) * (new_box[3] - new_box[1])
    size_difference = abs(new_size - prev_size) / prev_size if prev_size > 0 else 1
    color_difference = calculate_color_difference(prev_color, new_color)
    
    return (
        iou > IOU_THRESHOLD
        and center_distance < MAX_MOVEMENT_DISTANCE
        and size_difference < MAX_SIZE_DIFFERENCE
        and color_difference < COLOR_THRESHOLD
    )

# 车型类别映射
class_map = {
    2: 'car',
    7: 'truck',
    5: 'bus',
    3: 'motorcycle',
    1: 'bicycle',
}

# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture(video_path)

start_time_seconds = 12 * 3600 + 56 * 60 + 47  # 起始时间转换为秒
frame_count = 0
LANE_WIDTH = 3  # 车道宽度（米）
LANE_LENGTH = 30  # 识别范围的长度（米）

# 用于存储流量计算的车辆ID
unique_vehicles_in_interval = set()

while cap.isOpened() and frame_count < num_frames_to_process:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    results = model(frame)
    current_frame_vehicle_ids = []
    vehicle_speeds = []
    truck_count = 0
    other_count = 0

    # 处理检测结果
    for result in results:
        for box in result.boxes:
            coords = box.xyxy[0]
            x1, y1, x2, y2 = coords[0], coords[1], coords[2], coords[3]
            cv2.rectangle(frame, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (0, 255, 0), 2)

            vehicle_class = int(box.cls.item())
            vehicle_type = class_map.get(vehicle_class, 'unknown')

            if vehicle_type == 'truck':
                truck_count += 1
            else:
                other_count += 1

            vehicle_color = extract_vehicle_color(frame, (x1, y1, x2, y2))
            matched_vehicle_id = None

            for vehicle_id, vehicle_info in vehicle_data.items():
                if is_same_vehicle(vehicle_info, (x1, y1, x2, y2), vehicle_color):
                    matched_vehicle_id = vehicle_id
                    break

            if matched_vehicle_id is None:
                unique_vehicle_counter += 1
                matched_vehicle_id = unique_vehicle_counter
                vehicle_data[matched_vehicle_id] = {
                    "box": (x1, y1, x2, y2),
                    "color": vehicle_color,
                    "first_frame": frame_count,
                    "last_frame": frame_count
                }
            else:
                vehicle_data[matched_vehicle_id]["last_frame"] = frame_count
                vehicle_data[matched_vehicle_id]["box"] = (x1, y1, x2, y2)
                vehicle_data[matched_vehicle_id]["color"] = vehicle_color

            current_frame_vehicle_ids.append(matched_vehicle_id)

    # 计算车辆速度
    for vehicle_id in current_frame_vehicle_ids:
        vehicle_info = vehicle_data[vehicle_id]
        first_frame = vehicle_info["first_frame"]
        last_frame = vehicle_info["last_frame"]
        frame_diff = last_frame - first_frame + 1
        if frame_diff > 0:
            vehicle_speed = 30 / (frame_diff * 0.4)  # 计算速度的公式
            vehicle_speeds.append(vehicle_speed)

    # 过滤速度异常值
    filtered_speeds = []
    if vehicle_speeds:
        lower_bound = 0
        upper_bound = 40
        filtered_speeds = [speed for speed in vehicle_speeds if lower_bound <= speed <= upper_bound]

    # 计算每一帧的平均速度
    average_speed = np.mean(filtered_speeds) if filtered_speeds else 0

    # 计算流量和密度
    unique_vehicles_in_interval.update(current_frame_vehicle_ids)
    if (frame_count + 1) % 20 == 0:
        flow = len(unique_vehicles_in_interval)  # 每20帧的唯一车辆数
        unique_vehicles_in_interval.clear()  # 清空当前周期的车辆ID
    else:
        flow = None
    # 计算实际时间
    current_time_seconds = start_time_seconds + frame_count * interval_time
    current_time = datetime.utcfromtimestamp(current_time_seconds).strftime('%H:%M:%S')

    # 输出信息
    total_vehicles = truck_count + other_count
    density = total_vehicles / (LANE_WIDTH * LANE_LENGTH)  # 单位长度内的车辆数
    print(f"当前帧: {frame_count}, 时间: {current_time}, 卡车数: {truck_count}, 其他车辆数: {other_count}, 总车辆数: {total_vehicles}")
    print(f"车辆编号集合: {current_frame_vehicle_ids}")
    print(f"原始车辆速度: {vehicle_speeds}")
    print(f"过滤后的车辆速度: {filtered_speeds}")
    print(f"每帧平均速度: {average_speed:.2f}")
    print(f"流量: {flow}辆 " if flow is not None and density is not None else "")
    print(f"密度: {density:.2f}辆/米")
    # 存储帧相关数据
    data.append({
        'timestamp': current_time,                   # 当前帧的时间戳
        'frame': frame_count,
        'total_vehicles': total_vehicles,
        'trucks': truck_count,
        'others': other_count,
        'vehicle_ids': current_frame_vehicle_ids,  # 记录当前帧车辆编号
        'original_speeds': vehicle_speeds,          # 原始速度
        'filtered_speeds': filtered_speeds,          # 过滤后的速度
        'average_speed': average_speed,              # 每帧平均速度
        'flow': flow,                                # 流量
        'density': density                            # 密度
    })


    # 显示结果
    cv2.imshow('frame', frame)
    # 更新帧计数器
    frame_count += 1
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

# 转换为DataFrame并保存到Excel
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('./video_analysis_with_color.xlsx', index=False)

再次提醒：本文内容仅供参考，作者对此不负任何责任。希望读者能够从中获得启发，继续探索交通流量分析的更深入领域。

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