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

1、demo文件夹： YOLOv4目标检测算法针对MVI_40192文件夹数据集的处理效果，比较满意，车辆信息基本都能检测到。 2、road1_demo文件夹： YOLOv4 + DeepSort算法，针对road1.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。人工统计车流量292辆(可能有偏差)，算法统计车流量288辆。 3、road2_demo文件夹： YOLOv4 + DeepSort算法，针对road2.mp4视频数据的目标跟踪、车流量计数效果。人工统计车流量29辆，算法统计车流量29辆。 只要视频流车辆清晰、大小合适、轮廓完整，算法处理的精度挺高。 4、road1_tracking.mp4、road2_tracking.mp4： 由目标跟踪处理结果合成的视频流。 *********************************************************************************************** 1、deepsort文件夹： 含目标跟踪算法源码，包括：卡尔曼滤波、匈牙利匹配、边框类创建、Track类创建、Tracker类创建。 2、ReID文件夹： 含特征提取算法源码，model_data存储着reid网络的结构、权重，feature_extract_model.py用于创建特征提取类。 3、YOLOv4文件夹： 含目标检测算法源码，model_data存储yolov4网络配置、nets + utils用于搭建模型。decode.py用于将检测结果解码。 4、car_predict.py、yolo.py： 用于验证目标检测算法的效果。 5、main.py： 整个项目的运行入口，直接运行main.py，就可以调用YOLOv4+DeepSort，处理视频流信息，完成目标跟踪和车流量统计。