基于YOLO的车辆测速系统（实习项目）产品系统

随着智慧交通和城市管理的快速发展，传统地感线圈测速方式存在施工成本高、维护困难、无法灵活部署等问题。本系统旨在通过计算机视觉技术，利用道路监控视频实现非接触式车辆测速，解决传统方案部署成本高、覆盖范围有限的痛点。系统可应用于城市道路卡口、高速公路、园区出入口等场景，为交通管理、违章监控提供轻量化、低成本的测速方案。

1. 车辆检测模块：基于YOLO目标检测算法，从视频流中实时识别车辆目标，输出检测框及类别信息
2. 目标跟踪模块：采用 ByteTrack 追踪器实现多车辆跨帧跟踪，为每辆车分配唯一ID并记录运动轨迹，利用低分检测框二次匹配提升跟踪鲁棒性
3. 车速测算模块：基于透视变换将图像坐标映射至实际路面坐标，结合帧率和位移计算车辆瞬时速度与平均速度
4. 结果输出模块：在视频画面上实时标注车速，生成检测日志，支持将超速车辆信息保存至数据库

本人负责数据预处理、模型训练与优化、车速测算逻辑实现。技术栈使用 Python、PyTorch、YOLOv8、OpenCV、ByteTrack。首先对采集的道路监控数据进行标注格式转换，构建训练集；通过数据增强、超参数调优提升模型在低光照、遮挡场景下的检测精度。在跟踪环节，采用 ByteTrack 算法利用检测框与轨迹的匹配策略，有效应对车辆遮挡导致的短暂丢失问题。车速测算上，通过四点标定法实现图像坐标到实际坐标的映射，结合跟踪器输出的稳定轨迹计算车速，减少抖动误差。难点在于复杂光照下检测稳定性及测速精度控制，最终在测试场景中检测精度达90%以上，测速误差控制在±5%以内。