1、运行test.py启动项目
2、环境: Python 3.9
supervision==0.2.0
ultralytics==8.0.154
torchvision==0.13.0
opencv-contrib-python==4.8.0.74
opencv-python==4.8.0.74
3、可以替换成自己的视频来检测
test.py第22行
cap = cv2.VideoCapture('Vid1.mp4') # 选择需要检测的视频
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OpenCV和YOLOv8 深度学习 实时车速检测+车辆检测跟踪系统 测速 计算机视觉 计算机毕业设计 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能,实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测,以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下,赋予每个目标唯一ID,避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8 深度学习 实时车速检测+车辆检测跟踪系统 测速 计算机视觉 计算机毕业设计 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能,实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测,以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下,赋予每个目标唯一ID,避免重复计算。 OpenCV和YOLOv8 深度学习 实时车速检测+车辆检测跟踪系统 测速 计算机视觉 计算机毕业设计 这是一个交通监控系统的项目。 使用OpenCV和YOLOv8实现如下功能,实时车辆检测、车辆跟踪、实时车速检测,以及检测车辆是否超速。 跟踪代码如下,赋予每个目标唯一ID,避免重复计算。
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profiles_settings.xml 174B
modules.xml 265B
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OpenCV和YOLOv8实时车速检测+车辆检测跟踪.mp4 87.9MB
requirements.txt 140B
【必看】项目说明.txt 220B
__pycache__
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test.py 3KB
coco.txt 620B
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