文章目錄
- 1. 引言
- 2. YOLOv8簡介
- 3. 過線統計原理
- 4. 代碼實現
- 4.1 環境準備
- 4.2 基礎檢測代碼
- 4.3 過線統計實現
- 4.4 完整代碼示例
- 5. 性能優化與改進
- 5.1 多線程處理
- 5.2 區域檢測優化
- 5.3 使用ByteTrack改進跟蹤
- 6. 實際應用中的挑戰與解決方案
- 7. 總結與展望
1. 引言
目標檢測是計算機視覺領域的一個重要研究方向，而YOLO（You Only Look Once）系列算法因其速度快、精度高而廣受歡迎。YOLOv8作為該系列的最新版本，在性能和易用性上都有了顯著提升。本文將介紹如何利用YOLOv8進行過線統計，即統計人或車通過特定虛擬線的數量。這一技術在交通監控、人流統計等領域有廣泛應用。
2. YOLOv8簡介
YOLOv8由Ultralytics公司開發，相比前代YOLOv5，在模型架構、訓練策略和推理速度上都有所改進。主要特點包括：
- 更高效的網絡架構：采用CSPDarknet53作為主干網絡，結合PANet進行特征融合
- Anchor-free檢測頭：不再依賴預定義的anchor boxes，直接預測目標中心點和尺寸
- Mosaic數據增強：在訓練時使用更豐富的數據增強策略
- 靈活的部署選項：支持導出為ONNX、TensorRT等格式
3. 過線統計原理
過線統計的核心是檢測目標并判斷其是否穿過預定義的虛擬線。基本流程如下：
- 使用Y
基于信任的集成共識和灰狼優化(GWO)算法,搭建高信任水平的區塊鏈網絡)
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