基于Yolov8算法实时联动SUMO仿真器实现车辆检测跟踪与仿真车辆实时生成
内容概要：本文介绍了如何利用YOLOv8机器视觉算法实现实时车辆检测和跟踪，并将其结果实时联动到SUMO仿真器中生成仿真车辆的方法。首先，通过摄像头获取道路交通图像并用YOLOv8算法进行特征提取和目标检测，然后采用卡尔曼滤波等算法对车辆进行实时跟踪，最后将检测结果传输到SUMO仿真器中生成仿真车辆。实验结果显示，这种方法能有效提升智能交通系统的性能。
适合人群：从事智能交通系统研究的技术人员、研究人员和高校相关专业的学生。
使用场景及目标：适用于需要对车辆进行实时监控和模拟的城市交通管理项目，旨在提高交通流量管理和事故预防的能力。
其他说明：文中还讨论了未来可能的研究方向，如提高算法准确性、扩展应用场景等。
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