1、tiny_yolov4文件夹： 目标检测算法源码，包括：网络搭建、训练好的权重、解码文件、预测文件。 为提升算法速度，我摒弃了YOLOv4框架而采用了Tiny_YOLOv4框架，检测精度虽然有所下降，但每帧推理速度从0.17s提升至0.03s。 2、predict.py： 用于验证目标检测的效果，可单独独立出来运行，与目标跟踪无关。 3、kalman.py： 卡尔曼滤波器，基于恒速运动模型，预测下一帧目标物体的位置。 4、tracker.py： 存储每个时刻不同目标物体的状态，管理目标跟踪整个系统运作过程。 5、main.py： 整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用Tiny_YOLOv4 + Sort，处理视频流信息，完成目标跟踪、车流量统计。 6、MVI_39211、MVI_39031：DATRAC数据集测试集的两个视频，交通路段车流量画面。demo1、demo2：调用目标跟踪算法，车流量的每帧统计结果。

本文件实现的功能是道路监控视频中的车流量统计，carnum文件用于对各个单车道的通过车辆数进行检测，main文件执行，进行视频上一些辅助线的绘制更便于检测代码的准确性。主题：图像视频处理

车流量统计作为智能交通系统的关键技术之一，逐渐成为研究的热点。主要研究了基于虚拟线圈的车流量统计算法和基于目标跟踪的车流量统计算法，综合了两种算法的优势，结合Canny算子边缘检测算法、均值背景建模法和背景差分法等技术，提出了一种基于质心的车流量统计综合算法。实验结果表明综合算法在实时性和准确性方面均取得较好的实验结果。

车流量 背景提取，车辆提取 ，虚拟区域车辆统计，c#代码，利用opencv库实现车流量统计。里面有高斯背景提取法代码。

基于python的yolov5-deepsort车流量统计车流统计轨迹显示源码 效果演示：https://www.bilibili.com/video/BV1ga411v72X/

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python视频的车流量统计Python yolo 神经网络实现视频中的行人车辆检测计数 效果视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kD4y1U71a?spm_id_from=333.337.search-card.all.click

【视觉CV】车流量检测项目实现全流程 原理+代码 博客地址 https://blog.csdn.net/zzx188891020/article/details/105964849

利用车辆视频图像的能量信息作为车辆的检测特征, 辨别检测区域各部分状态, 减弱光照、阴影等的影响; 并且通过实时自动提取和更新背景能量图的方式来检测车流量