1. 本项目主要分为以下功能模块： - 数据集准备：收集和标注包含行人和车辆的视频数据集，包括样本视频和对应的标签数据。 - 目标检测：使用YOLOv8算法对视频中的行人和车辆进行目标检测，实现实时的多目标检测。 - 多目标跟踪：利用ByteTrack算法对检测到的行人和车辆进行多目标跟踪，保持目标的连续性并给出每个目标的轨迹。 - 行人车辆计数：根据跟踪结果统计行人和车辆的数量，实现实时的计数功能。 - 越界识别：基于目标的运动轨迹和预定义的区域，识别出行人和车辆的越界行为。 对于使用者来说，该项目能实现以下功能： - 对行人和车辆进行实时的目标检测和多目标跟踪。 - 实时计数行人和车辆的数量。 - 检测并识别行人和车辆的越界行为。2. 我在本项目中负责如下任务： - 收集、清洗和标注视频数据集，为训练模型做准备工作。 - 使用YOLOv8算法进行目标检测，并使用ByteTrack算法进行多目标跟踪。 - 使用Python编程语言和相关深度学习框架（如PyTorch）实现目标检测和多目标跟踪的代码。 - 设计并实现行人车辆计数和越界识别的算法，结合目标的轨迹和区域判断目标是否越界。 最终达到的成果是一个可以实时进行行人和车辆目标检测、跟踪和计数的系统，并能够识别出行人和车辆的越界行为。3. 在本项目中的难点主要包括： - 目标检测的准确性：由于视频中行人和车辆数量众多且姿态多变，如何通过YOLOv8算法实现高准确性的目标检测是一个挑战。我们采用了大规模数据集的训练和调优网络结构的方法，提高了目标检测的准确率。 - 多目标跟踪的连续性：在动态场景下，如何保持行人和车辆的连续跟踪是一个难点。我们结合了多种跟踪算法，并通过目标的特征匹配和运动预测等方法提高了跟踪的连续性和准确性。 - 越界识别的精度：在不同场景下，如何准确地判断行人和车辆是否越界是一个挑战。我们设计了基于轨迹分析和区域判定的算法，综合考虑目标的运动特征和区域约束，提高了越界识别的精度。 以上解决方案使得我们的系统能够对行人和车辆进行实时监测、计数和越界识别，具有较高的准确率和效果，可以广泛应用于人流统计、交通管理等领域。