基于YOLOv8模型的行人车辆多目标检测计数与跟踪系统

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技术：python+yolov8

1、研究背景

在智能交通与公共安全领域，行人与车辆的精准检测、计数及跟踪是构建智慧城市、优化交通管理、保障公共安全的核心技术需求。随着城市化进程加速，交通场景日益复杂，传统人工监控方式存在效率低、覆盖范围有限、实时性不足等问题，而基于计算机视觉的智能分析技术因其非接触式、高效率、可扩展性等优势成为研究热点。其中，目标检测与多目标跟踪（Multi-Object Tracking, MOT）技术作为计算机视觉的关键分支，能够实现对动态场景中行人与车辆的实时定位、分类、计数及轨迹追踪，为交通流量统计、异常行为预警、事故责任判定等应用提供数据支撑。

然而，现有方法仍面临诸多挑战：复杂场景下目标遮挡、尺度变化、运动模糊等问题易导致检测精度下降；密集目标间的身份切换（ID Switch）问题影响跟踪连续性；实时性与准确性的平衡需求对模型轻量化提出更高要求。YOLOv8作为YOLO系列最新迭代模型，凭借其改进的CSPNet骨干网络、动态锚框机制及高效的解耦头设计，在检测速度与精度上实现显著提升，同时支持多任务扩展，为多目标检测与跟踪提供了更优的解决方案。本研究以YOLOv8为基础，针对行人车辆多目标检测计数与跟踪任务，探索其在实际交通场景中的适应性优化方法，通过融合改进的检测算法与轻量化跟踪框架，旨在提升复杂环境下的鲁棒性与实时性，为智能交通系统提供高效、可靠的技术支持，推动城市交通管理向智能化、精细化方向发展。

2、研究意义

在智能交通与公共安全领域，基于 YOLOv8 模型的行人车辆多目标检测计数与跟踪系统研究具有重大且深远的意义。

从交通管理层面来看，精准的行人车辆检测计数能够实时获取道路上的交通流量信息。交通管理部门可依据这些数据优化信号灯配时方案，合理分配道路资源，有效缓解城市拥堵状况，提升整体交通运行效率。同时，通过对行人车辆轨迹的跟踪分析，能及时发现违规行为，如行人闯红灯、车辆逆行等，为交通执法提供有力证据，增强交通规则的执行力度，营造安全有序的交通环境。

在公共安全保障方面，该系统可应用于监控重点区域，如商场、车站、学校周边等。实时检测和跟踪行人车辆，能够快速识别异常行为和可疑目标，如徘徊、聚集、遗留物品等，及时发出预警，为安保人员提供决策支持，有效预防恐怖袭击、盗窃等安全事件的发生，保障公众生命财产安全。

此外，在智能驾驶领域，此研究也具有重要意义。准确的多目标检测与跟踪信息可帮助自动驾驶车辆更好地感知周围环境，提前规划行驶路径，做出合理决策，避免碰撞事故，提高自动驾驶的安全性和可靠性。

综上所述，基于 YOLOv8 模型的行人车辆多目标检测计数与跟踪系统研究，不仅能提升交通管理水平和公共安全保障能力，还能推动智能驾驶技术的发展，对构建智慧城市、提升人们的生活质量具有不可估量的价值。

3、研究现状

当前，基于YOLOv8模型的行人车辆多目标检测计数与跟踪系统研究已成为计算机视觉领域的热点方向，并取得了显著进展。

在算法性能方面，YOLOv8作为YOLO系列的最新成果，通过改进的C2f模块与PA-FPN特征融合网络，在检测精度与速度上实现了显著提升。特别是在多尺度目标检测与复杂环境适应性方面，YOLOv8展现出卓越性能，其单阶段检测架构在保持高精度的同时，实现了每秒数十帧的推理速度，为实时车辆检测奠定了基础。同时，DeepSORT算法通过引入深度卷积网络提取目标特征向量，结合卡尔曼滤波与匈牙利算法实现数据关联，有效解决了目标遮挡与外观变化下的跟踪中断问题，多目标跟踪准确率（MOTA）较传统SORT算法提升约30%。

技术融合趋势明显，现有研究普遍采用"检测+跟踪"的端到端架构。YOLOv8负责实时车辆检测，DeepSORT基于检测结果实现跨帧目标关联，这种集成方式显著增强了复杂场景下的系统鲁棒性。例如，在交叉口冲突检测中，通过集成小目标检测层与坐标注意力机制优化YOLOv8，结合扩展卡尔曼滤波提升DeepSORT轨迹预测精度，进一步增强了系统的适应性。

应用场景不断拓展，该技术已从单一交通监控延伸至自动驾驶、智慧停车等领域。在自动驾驶场景中，系统需在100ms内完成多类别目标检测与跟踪，YOLOv8+DeepSORT的实时性能与低延迟特性成为关键优势。此外，通过统计车辆轨迹数据，系统可分析交通流量模式，为拥堵预警与事故预防提供数据支持。

4、研究技术

YOLOv8介绍

YOLOv8是Ultralytics公司于2023年发布的YOLO系列最新目标检测模型，在继承前代高速度与高精度优势的基础上，通过多项技术创新显著提升了性能与灵活性。其核心改进包括：采用C2f模块优化骨干网络，增强多尺度特征提取能力并降低计算量；引入Anchor-Free检测头，简化推理步骤，提升小目标检测精度；使用解耦头结构分离分类与回归任务，优化特征表示；结合VFL Loss、DFL Loss和CIOU Loss改进损失函数，平衡正负样本学习效率。此外，YOLOv8支持多尺度模型（Nano、Small、Medium、Large、Extra Large），适应不同硬件平台需求，并扩展了实例分割、姿态估计等任务能力。在COCO数据集上，YOLOv8n模型mAP达37.3，A100 TensorRT上推理速度仅0.99毫秒，展现了卓越的实时检测性能。其开源库"ultralytics"不仅支持YOLO系列，还兼容分类、分割等任务，为计算机视觉应用提供了高效、灵活的一体化框架。

Python介绍

Python是一种高级、解释型编程语言，以其简洁易读的语法和强大的生态系统成为数据科学、人工智能及通用编程领域的首选工具。在深度学习领域，Python凭借丰富的库支持（如PyTorch、TensorFlow、OpenCV）和活跃的社区，成为YOLOv8等模型开发的核心语言。通过Python，开发者可快速实现模型训练、推理及部署：使用ultralytics库直接加载YOLOv8预训练模型，通过几行代码完成图像或视频的目标检测；结合NumPy、Matplotlib进行数据预处理与可视化；利用ONNX Runtime或TensorRT优化模型推理速度，实现跨平台部署。Python的跨平台特性（支持Windows、Linux、macOS）和丰富的第三方工具链，进一步降低了深度学习应用的开发门槛。无论是学术研究还是工业落地，Python均以其高效、灵活的特点，为YOLOv8等先进模型的实践提供了强有力的支持。

数据集标注过程

数据集标注是构建基于 YOLOv8 的垃圾分类检测系统至关重要的一环，精准的标注能确保模型学习到有效的特征，提升检测性能。以下是详细的数据集标注过程：

前期准备

首先，收集大量包含各类垃圾的图像，来源可以是实际场景拍摄、网络资源等，确保图像涵盖不同角度、光照条件和背景，以增强模型的泛化能力。接着，根据垃圾分类标准确定标注类别，如可回收物、有害垃圾、厨余垃圾和其他垃圾等。同时，选择合适的标注工具，如 LabelImg、CVAT 等，这些工具支持 YOLO 格式标注，能方便地生成模型训练所需的标签文件。

标注实施

打开标注工具并导入图像，使用矩形框精确框选图像中的每个垃圾目标。在框选时，要保证矩形框紧密贴合目标，避免包含过多无关背景信息，也不能遗漏目标部分。框选完成后，为每个矩形框分配对应的类别标签，确保标签准确无误。对于遮挡、重叠的垃圾目标，需仔细判断其类别和边界，尽可能完整标注。每标注完一张图像，及时保存标注文件，通常为与图像同名的.txt 文件，文件中记录了矩形框的坐标和类别信息。

质量审核

完成初步标注后，进行严格的质量审核。检查标注的准确性，查看是否存在错标、漏标情况，以及矩形框的坐标和类别是否正确。同时，检查标注的一致性，确保同一类垃圾在不同图像中的标注风格和标准统一。对于审核中发现的问题，及时修正，保证数据集的高质量，为后续 YOLOv8 模型的训练提供可靠的数据支持。