II第1章緒論1.1研究背景與意義隨著城市化進(jìn)程的加速和汽車保有量的不斷增加，城市交通管理面臨著越來(lái)越多的挑戰(zhàn)。為了解決交通擁堵、提高路網(wǎng)運(yùn)行效率以及增強(qiáng)交通安全等問(wèn)題，許多城市開始尋求智能化的交通管理解決方案。在這個(gè)過(guò)程中，車流量檢測(cè)成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域REF_Ref13940\w\h[1]。車流量檢測(cè)系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)道路上的車輛數(shù)量和流動(dòng)情況，能夠?yàn)榻煌ü芾碚咛峁╆P(guān)鍵的數(shù)據(jù)支持。這些數(shù)據(jù)可以用于優(yōu)化交通信號(hào)燈的控制、改善道路設(shè)施的設(shè)計(jì)以及制定更有效的交通管理政策。此外，車流量檢測(cè)還可以為交通現(xiàn)象的研究和城市交通規(guī)劃提供重要參考。然而，車流量檢測(cè)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集、處理和存儲(chǔ)方面面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，如何確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，以及如何設(shè)計(jì)穩(wěn)定高效的系統(tǒng)架構(gòu)都是需要解決的問(wèn)題。同時(shí)，隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)算法的車流量檢測(cè)系統(tǒng)正在成為一個(gè)新的解決方案。其中，YOLOv8作為一種先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)算法，具有出色的檢測(cè)性能和實(shí)時(shí)性，非常適用于車流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的開發(fā)和應(yīng)用REF_Ref14244\w\h[2]REF_Ref14254\w\h[3]。因此，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)不僅可以提供更準(zhǔn)確、實(shí)時(shí)的車流量數(shù)據(jù)，還能夠提高交通管理的效率和安全水平，為城市交通管理帶來(lái)新的發(fā)展機(jī)遇。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀在國(guó)外，基于車流量檢測(cè)的技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于交通管理、智慧城市建設(shè)、交通預(yù)測(cè)等領(lǐng)域。一些國(guó)外車流量檢測(cè)技術(shù)的主要現(xiàn)狀：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)：計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在車流量檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用，特別是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。通過(guò)分析攝像頭或無(wú)人機(jī)拍攝的視頻圖像，利用深度學(xué)習(xí)算法如YOLO、SSD等進(jìn)行車輛檢測(cè)和跟蹤，可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的車流量監(jiān)測(cè)REF_Ref14358\w\h[4]REF_Ref14371\w\h[5]。智能交通系統(tǒng)：許多國(guó)外城市已經(jīng)部署了智能交通系統(tǒng)，這些系統(tǒng)集成了車流量檢測(cè)技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道路上的交通情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能交通信號(hào)控制和路況預(yù)測(cè)，以優(yōu)化交通流量和改善交通狀況REF_Ref22592\w\h[5]。傳感器技術(shù)：國(guó)外使用各種傳感器技術(shù)來(lái)進(jìn)行車流量檢測(cè)，包括磁性傳感器、聲納傳感器、攝像頭、雷達(dá)等。這些傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛的通過(guò)情況，并提供準(zhǔn)確的車流量數(shù)據(jù)REF_Ref14502\w\h[6]REF_Ref24424\w\h[7]。數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)：國(guó)外一些研究機(jī)構(gòu)和企業(yè)利用車流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，以幫助交通管理部門和城市規(guī)劃者制定交通政策、優(yōu)化道路規(guī)劃、改善交通運(yùn)輸效率等。商業(yè)化應(yīng)用：一些國(guó)外的科技公司和智能交通企業(yè)已經(jīng)開發(fā)了商業(yè)化的車流量檢測(cè)產(chǎn)品和解決方案，這些產(chǎn)品可以應(yīng)用于城市交通監(jiān)控、停車場(chǎng)管理、高速公路收費(fèi)系統(tǒng)等領(lǐng)域，為城市交通管理和運(yùn)輸行業(yè)提供數(shù)據(jù)支持和智能服務(wù)REF_Ref24604\w\h[8]。國(guó)外車流量檢測(cè)技術(shù)在不斷創(chuàng)新和發(fā)展，以應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜和多樣化的交通管理需求，并為城市交通管理、智慧交通建設(shè)以及可持續(xù)發(fā)展1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)車流量檢測(cè)技術(shù)在智慧交通領(lǐng)域也有著重要的應(yīng)用和發(fā)展，傳感器技術(shù)應(yīng)用廣泛：國(guó)內(nèi)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)大多采用傳感器技術(shù)，包括地感線圈、微波雷達(dá)、攝像頭等。這些傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車輛的通過(guò)情況，并提供車流量數(shù)據(jù)REF_Ref14695\w\h[9]。攝像頭圖像識(shí)別技術(shù)：隨著計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)開始采用攝像頭圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行車輛檢測(cè)和跟蹤，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的車流量監(jiān)測(cè)。一些智能交通系統(tǒng)和城市監(jiān)控中心已經(jīng)部署了攝像頭圖像識(shí)別系統(tǒng)，用于車流量監(jiān)測(cè)和交通管理REF_Ref14776\w\h[10]。智能交通系統(tǒng)建設(shè)：國(guó)內(nèi)許多城市正在加快智慧交通系統(tǒng)的建設(shè)，這些系統(tǒng)集成了車流量檢測(cè)技術(shù)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)道路上的交通情況，并根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能交通信號(hào)控制和路況預(yù)測(cè)，以優(yōu)化交通流量和改善交通狀況REF_Ref14861\w\h[11]。數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用：國(guó)內(nèi)一些城市交通管理部門和科研機(jī)構(gòu)利用車流量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)，以幫助制定交通政策、優(yōu)化交通規(guī)劃、改善交通運(yùn)輸效率等。一些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)也開始將車流量數(shù)據(jù)應(yīng)用于交通導(dǎo)航、路況實(shí)時(shí)查詢等智能交通服務(wù)中。智慧城市建設(shè)：車流量檢測(cè)技術(shù)是智慧城市建設(shè)的重要組成部分之一。在國(guó)內(nèi)，許多城市正在推動(dòng)智慧城市建設(shè)，車流量檢測(cè)技術(shù)被應(yīng)用于交通管理、城市規(guī)劃、公共安全等方面，以提高城市運(yùn)行效率和居民生活質(zhì)量REF_Ref14930\w\h[12]。1.3研究?jī)?nèi)容YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列的最新版本，它是一種目標(biāo)檢測(cè)模型。YOLOv8在保持速度優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，提高了模型的精度和泛化能力REF_Ref26648\w\h[13]。本文主要研究?jī)?nèi)容包括六個(gè)方面：第一點(diǎn)是數(shù)據(jù)集的采集，主要使用的模塊為requests模塊，通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)爬取公開數(shù)據(jù)集，包括汽車的圖片獲取、車流量圖片的獲取等。第二點(diǎn)是數(shù)據(jù)集的標(biāo)注工作，使用labelme對(duì)采集到的數(shù)據(jù)集進(jìn)行標(biāo)注，生成YOLOv8可以識(shí)別的數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個(gè)車對(duì)象目標(biāo)檢測(cè)器。第三點(diǎn)是模型結(jié)構(gòu)的研究，使用CSPDarknet53作為其骨干網(wǎng)絡(luò)。其次是引入PANet模塊，這一改進(jìn)有助于提升模型對(duì)不同尺寸目標(biāo)的檢測(cè)能力，使得YOLOv8在處理各種大小目標(biāo)時(shí)都能表現(xiàn)出色。第四點(diǎn)是損失函數(shù)的更換，采用了改進(jìn)的CIOU(CompleteintersectionoverUnion)損失函數(shù)，有助于更準(zhǔn)確地度量目標(biāo)框的相似度，從而提高目標(biāo)檢測(cè)的精度。第五點(diǎn)是激活函數(shù)的選擇，本文采用LeakyReLU作為激活函數(shù)?？梢越鉀QReLU在輸入小于0時(shí)可能出現(xiàn)的“死亡神經(jīng)元”問(wèn)題。第六點(diǎn)是優(yōu)化器的選取，本文采用的優(yōu)化器Lion。相比Adam具有更小的內(nèi)存占用，以不斷提升其性能表現(xiàn)。本文的主要研究?jī)?nèi)見下表1-1所示。表1-1主要研究?jī)?nèi)容研究部分研究?jī)?nèi)容數(shù)據(jù)采集主要使用requests、bs4以及opencv等模塊。數(shù)據(jù)標(biāo)注使用labelme對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注，訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)器。模型結(jié)構(gòu)采用了CSPDarknet53作為其骨干網(wǎng)絡(luò)、引入PANet模塊損失函數(shù)使用改進(jìn)的CIOU(CompleteintersectionoverUnion)損失函數(shù)提高目標(biāo)檢測(cè)精度。激活函數(shù)使用LeakyReLU這種更加高效的激活函數(shù)。優(yōu)化器采用更先進(jìn)的優(yōu)化器Lion。第2章相關(guān)技術(shù)介紹2.1梯度下降算法2.1.1梯度下降法原理1.梯度的含義梯度，在微積分中，是一個(gè)向量，表示某一函數(shù)在該點(diǎn)處的方向?qū)?shù)沿著該方向取得最大值，即函數(shù)在該點(diǎn)處沿著該方向（此梯度的方向）變化最快，變化率最大（為該梯度的模）REF_Ref11681\w\h[14]。2.梯度下降法迭代步驟梯度下降的一個(gè)直觀的解釋，比如我們?cè)谝蛔笊缴系哪程幬恢?，由于我們不知道怎么下山，于是決定走一步算一步，也就是在每走到一個(gè)位置的時(shí)候，求解當(dāng)前位置的梯度，沿著梯度的負(fù)方向，也就是當(dāng)前最陡峭的位置向下走一步，然后繼續(xù)求解當(dāng)前位置梯度，向這一步所在位置沿著最陡峭最易下山的位置走一步。這樣一步步的走下去，一直走到覺得我們已經(jīng)到了山腳。當(dāng)然這樣走下去，有可能我們不能走到山腳，而是到了某一個(gè)局部的山峰低處。以MSE為例：

J目標(biāo)是找到一組合適的θw1,w2,w3,…,wn使得目標(biāo)函數(shù)Jθ值最小。(以最快得速度、最有效的方式來(lái)找到最優(yōu)解)(3-1)(b)求梯度g=j(3-1)?=2?==?(c)更新θ。θt+1然后返回步驟(b)進(jìn)行迭代。(d)當(dāng)g<thresholdvalue

(某一閾值)時(shí)，算法停止迭代。2.1.2梯度下降法背后的原理泰勒發(fā)現(xiàn)任何一個(gè)函數(shù)不用管它有多復(fù)雜，不管它什么樣，千奇百怪的任何一個(gè)函數(shù)，都可以寫成關(guān)于N階導(dǎo)數(shù)的一個(gè)多項(xiàng)式。即

fx那么，任意函數(shù)只要(n+1)階可導(dǎo)，那么其在a點(diǎn)附近(下面公式中的x0fx對(duì)泰勒級(jí)數(shù)進(jìn)行一階展開，可得：fx對(duì)應(yīng)梯度下降表示為：Jθ目前我們已知

θ0，想求得下一時(shí)刻的θ

，其實(shí)θ就是θ0附近的某個(gè)點(diǎn)。θ

距離

θ0越近越好,(這樣通過(guò)θ0點(diǎn)的直線與曲線的貼合越緊密，越精確)。Jθ每一次做梯度下降，為的是讓該值距離最優(yōu)解更近點(diǎn)。故下一次我們要找的

Jθ要盡可能的比

Jλ?d?最終可得：JθJθ由于

θ為θ0θt+1總而言之，對(duì)損失函數(shù)進(jìn)行了一階泰勒展開的近似，然后對(duì)這個(gè)近似出來(lái)的函數(shù)求最小值，把最小值當(dāng)作下一步用來(lái)迭代的值。2.2車流量檢測(cè)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指2.2.1精準(zhǔn)率與召回率那么什么是精準(zhǔn)率和召回率呢？精準(zhǔn)率就是被分類成正常樣本的數(shù)據(jù)中，真實(shí)標(biāo)簽就是正常樣本的數(shù)據(jù)的占比，而召回率就是正常樣本數(shù)據(jù)中被分類正確的樣本所占的比例，由上圖2-1所示，我們知道精準(zhǔn)率和召回率的表達(dá)公式，見下式2-1~2-1所示。precision=recall=TP正常情況下，精準(zhǔn)率和召回率是不能同時(shí)兼顧到的，也就是說(shuō)精準(zhǔn)率高了，那么召回率很大可能會(huì)降低，同理，召回率高了，精準(zhǔn)率很大可能會(huì)降低，因此一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模型很難同時(shí)兼顧到兩個(gè)指標(biāo)，但是也存在精準(zhǔn)率和召回率都比較高的情況，那這種情況屬于模型各項(xiàng)指標(biāo)都比較好，屬于一個(gè)優(yōu)異的模型。第3章系統(tǒng)分析3.1系統(tǒng)需求分析基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)需求分析主要涉及以下幾個(gè)方面：首先，從功能需求角度來(lái)看，該系統(tǒng)需要具備準(zhǔn)確檢測(cè)并跟蹤道路上車輛的能力。這要求系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)分析視頻或圖像數(shù)據(jù)，利用YOLOv8模型對(duì)車輛進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和識(shí)別。其次，系統(tǒng)需要能夠?qū)崟r(shí)統(tǒng)計(jì)車流量、車速以及車道占有率等信息。這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不僅可以用于交通管理，還可以為道路規(guī)劃和安全評(píng)估提供重要依據(jù)。因此，系統(tǒng)需要具備高效的數(shù)據(jù)處理能力，以確保實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。此外，系統(tǒng)還需要具備可視化界面，用于實(shí)時(shí)顯示車流量統(tǒng)計(jì)結(jié)果和圖像/視頻展示。這有助于用戶直觀地了解車流量情況，并方便進(jìn)行后續(xù)分析和決策REF_Ref28931\w\hREF_Ref28931\w\h[15]。在性能需求方面，系統(tǒng)需要具有較高的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。這要求算法模型具有優(yōu)秀的性能，能夠快速且準(zhǔn)確地識(shí)別出車輛對(duì)象。同時(shí)，系統(tǒng)還需要具備良好的穩(wěn)定性和可靠性，以確保在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行或面對(duì)不同環(huán)境條件下仍能保持穩(wěn)定的性能。最后，從易用性角度來(lái)看，系統(tǒng)應(yīng)該具備簡(jiǎn)潔明了的操作界面和操作流程，方便用戶快速上手和使用。同時(shí)，系統(tǒng)還需要提供完善的用戶手冊(cè)和技術(shù)支持，以幫助用戶更好地理解和使用系統(tǒng)。綜上所述，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)需要滿足多方面的需求，包括功能需求、性能需求和易用性需求等。通過(guò)不斷優(yōu)化算法模型和提升系統(tǒng)性能，可以進(jìn)一步提高車流量統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，為交通管理和道路規(guī)劃等領(lǐng)域提供有力支持REF_Ref29365\w\h[16]。3.2功能需求第一，準(zhǔn)確檢測(cè)并跟蹤道路上車輛，利用YOLOv8模型進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和識(shí)別。第二，實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)車流量、車速、車道占有率等信息，用于交通管理和道路規(guī)劃。第三，提供可視化界面，實(shí)時(shí)顯示統(tǒng)計(jì)結(jié)果和圖像/視頻。3.3性能需求第一，高實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性，確保算法模型能夠快速且準(zhǔn)確地識(shí)別車輛對(duì)象。第二、系統(tǒng)穩(wěn)定性和可靠性，長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行和應(yīng)對(duì)不同環(huán)境條件。3.4易用性需求第一，簡(jiǎn)潔明了的操作界面和流程，方便用戶快速上手。第二、提供完善的用戶手冊(cè)和技術(shù)支持，幫助用戶理解和使用系統(tǒng)。第4章系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1系統(tǒng)模塊分析基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)主要包含六個(gè)模塊，如下圖3-1所示。圖3-1系統(tǒng)模塊圖基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)主要由幾個(gè)關(guān)鍵模塊組成，每個(gè)模塊都承擔(dān)著特定的功能，共同協(xié)作以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確的車流量統(tǒng)計(jì)。4.2系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確且穩(wěn)定的車輛檢測(cè)與流量統(tǒng)計(jì)功能。以下是關(guān)于該系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵方面：(1)數(shù)據(jù)采集層：這一層負(fù)責(zé)從攝像頭、視頻文件或其他數(shù)據(jù)源獲取實(shí)時(shí)的道路交通圖像或視頻流。采集的數(shù)據(jù)應(yīng)具有高清晰度和實(shí)時(shí)性，以確保后續(xù)的車輛檢測(cè)與識(shí)別模塊能夠準(zhǔn)確工作。(2)預(yù)處理層：在數(shù)據(jù)進(jìn)入深度學(xué)習(xí)模型之前，需要進(jìn)行一系列的預(yù)處理操作，如圖像縮放、歸一化、去噪等，以提高模型的檢測(cè)效果。(3)車輛檢測(cè)與識(shí)別層：利用YOLOv8深度學(xué)習(xí)模型，該層對(duì)預(yù)處理后的圖像或視頻幀進(jìn)行車輛檢測(cè)與識(shí)別。YOLOv8模型能夠?qū)崟r(shí)輸出車輛的位置信息（邊界框坐標(biāo)）以及類別概率。(4)車流量統(tǒng)計(jì)與分析層：基于車輛檢測(cè)與識(shí)別的結(jié)果，該層計(jì)算車流量、車速、車道占有率等關(guān)鍵指標(biāo)。同時(shí)，還可以進(jìn)行更高級(jí)的數(shù)據(jù)分析，如交通流量模式識(shí)別、異常事件檢測(cè)等。(5)可視化與交互層：這一層提供一個(gè)直觀的用戶界面，用于實(shí)時(shí)展示車流量統(tǒng)計(jì)結(jié)果、車輛檢測(cè)圖像或視頻等。用戶可以通過(guò)界面查看和分析數(shù)據(jù)，也可以進(jìn)行參數(shù)設(shè)置、數(shù)據(jù)導(dǎo)出等操作。(6)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理層：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)原始數(shù)據(jù)、處理結(jié)果以及統(tǒng)計(jì)信息等。采用高效的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，確保數(shù)據(jù)的可靠性和安全性。同時(shí)，提供數(shù)據(jù)查詢、備份和恢復(fù)等功能。(7)系統(tǒng)管理與維護(hù)層：負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的配置、監(jiān)控、維護(hù)和升級(jí)。通過(guò)該層，管理員可以方便地管理系統(tǒng)資源、優(yōu)化系統(tǒng)性能，并應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的異常情況。在整體架構(gòu)設(shè)計(jì)中，還需要考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、可維護(hù)性和安全性等方面。例如，可以采用模塊化設(shè)計(jì)，使得各個(gè)功能模塊之間解耦，便于系統(tǒng)的升級(jí)和維護(hù)；同時(shí)，采用加密技術(shù)和訪問(wèn)控制策略，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和用戶隱私的保護(hù)?？傊跈C(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)需要綜合考慮數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、車輛檢測(cè)與識(shí)別、車流量統(tǒng)計(jì)與分析、可視化與交互、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理以及系統(tǒng)管理與維護(hù)等多個(gè)方面，以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確且穩(wěn)定的車輛檢測(cè)與流量統(tǒng)計(jì)功能REF_Ref163083027\w\h[17]。4.3系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)旨在實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確且穩(wěn)定的車輛檢測(cè)與流量統(tǒng)計(jì)功能。以下是關(guān)于該系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵方面：(1)數(shù)據(jù)采集層(2)預(yù)處理層(3)車輛檢測(cè)與識(shí)別層(4)車流量統(tǒng)計(jì)與分析層(5)可視化與交互層(6)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理層(7)系統(tǒng)管理與維護(hù)層在整體架構(gòu)設(shè)計(jì)中，還需要考慮系統(tǒng)的可擴(kuò)展性、可維護(hù)性和安全性等方面。例如，可以采用模塊化設(shè)計(jì)，使得各個(gè)功能模塊之間解耦，便于系統(tǒng)的升級(jí)和維護(hù)；同時(shí)，采用加密技術(shù)和訪問(wèn)控制策略，確保系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性和用戶隱私的保護(hù)。總之，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)的整體架構(gòu)設(shè)計(jì)需要綜合考慮數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、車輛檢測(cè)與識(shí)別、車流量統(tǒng)計(jì)與分析、可視化與交互、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理以及系統(tǒng)管理與維護(hù)等多個(gè)方面，以實(shí)現(xiàn)高效、準(zhǔn)確且穩(wěn)定的車輛檢測(cè)與流量統(tǒng)計(jì)功能。4.4系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)環(huán)境本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)系統(tǒng)需要具備的編譯環(huán)境如下所示。(1)PyCharm2023.2.4(2)python3.9.18(3)Anaconda3-5.3.1(4)windows11此外，我們還需要一些相關(guān)python依賴包，如下表5-1所示。表5-1python依賴包Python包包版本certifi2023.7.22charset-normalizer3.3.0colorama0.4.6contourpy1.1.1cycler0.12.1fonttools4.43.1idna3.4importlib-resources6.1.0kiwisolver1.4.5matplotlib3.8.0numpy1.26.1opencv-python8packaging23.2psutil5.9.6py-cpuinfo9.0.0pyparsing3.1.1python-dateutil2.8.2pyyaml6.0.1requests2.31.0scipy1.11.3seaborn0.13.0six1.16.0thop0.1.1-2209072238torch1.9.0tqdm4.66.1typing-extensions4.8.0ultralytics8.0.199urllib32.0.6zipp3.17.0PyQt55.15.2pyqt5-tools.14.5模型評(píng)估YOLOv8的混淆矩陣見下下圖2-1所示。圖2-1YOLOv8模型混淆矩陣由上圖可知，對(duì)角線上數(shù)據(jù)數(shù)量遠(yuǎn)大于非對(duì)角線數(shù)據(jù)數(shù)量，因此，我們可以認(rèn)為模型訓(xùn)練效果較好。但是我們還需要從另一個(gè)角度看評(píng)估模型的泛化能力，那就是精準(zhǔn)率和召回率，具體結(jié)果見下表2-1所示。表2-1各類別精準(zhǔn)率和召回率類別精準(zhǔn)率召回率person87.8%80.5%car95.2%86.5%由上表可知，汽車的精準(zhǔn)率和召回率都比較好，同時(shí)對(duì)人的識(shí)別的精準(zhǔn)率和召回率雖然相對(duì)于汽車都有所下降，但是精準(zhǔn)率和召回率也都是超過(guò)80%的，因此可以認(rèn)為模型泛化能力比較好。

第5章系統(tǒng)檢測(cè)5.1系統(tǒng)UI界面展示由前端頁(yè)面可知，系統(tǒng)接收三種檢測(cè)方式，第一張是對(duì)圖片進(jìn)行檢測(cè)，第二種是對(duì)視頻進(jìn)行檢測(cè)，第三種是實(shí)時(shí)攝像頭檢測(cè)，具體畫面如下圖5-1所示。圖5-1系統(tǒng)UI界面展示圖

5.2行人數(shù)目圖片檢測(cè)結(jié)果通過(guò)圖片對(duì)人進(jìn)行數(shù)目檢測(cè)具體畫面如下圖5-2所示： 圖5-2行人數(shù)目檢測(cè)5.3車流量圖片檢測(cè)結(jié)果通過(guò)圖片對(duì)車流量數(shù)目檢測(cè)具體畫面如下圖5-3所示：圖5-3車倆數(shù)目檢測(cè)5.4車流量視頻檢測(cè)結(jié)果通過(guò)視頻對(duì)車流量數(shù)目檢測(cè)具體畫面如下圖5-3，5-4所示：圖5-3車流量正常檢測(cè)圖5-4車流量擁堵檢測(cè)結(jié)論在車流量檢測(cè)功能的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，首先需要對(duì)項(xiàng)目整體進(jìn)行考察和框架的構(gòu)建，以確保項(xiàng)目在開發(fā)過(guò)程中朝著正確的方向前進(jìn)，并減少后續(xù)出現(xiàn)的問(wèn)題。針對(duì)車流量檢測(cè)功能，需要明確定義其主要功能和需求，包括車輛的檢測(cè)算法、數(shù)據(jù)的處理與分析、界面的設(shè)計(jì)等方面。在項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，需要不斷學(xué)習(xí)和努力，進(jìn)行調(diào)試和修改，以呈現(xiàn)出車流量檢測(cè)功能的初步雛形。這涉及到對(duì)車輛檢測(cè)算法的選擇與優(yōu)化、數(shù)據(jù)處理與分析的方法、界面設(shè)計(jì)的用戶友好性等方面。同時(shí)，也需要關(guān)注系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，確保車流量檢測(cè)功能的準(zhǔn)確性和可靠性。然而，車流量檢測(cè)功能的實(shí)現(xiàn)可能還存在一些不足之處，例如在超級(jí)管理員權(quán)限管理模塊權(quán)限劃分不夠詳細(xì)的問(wèn)題。在未來(lái)的學(xué)習(xí)中，可以進(jìn)一步完善該功能模塊，加強(qiáng)對(duì)權(quán)限管理的精細(xì)化控制，提高系統(tǒng)的安全性和靈活性?？偟膩?lái)說(shuō)，車流量檢測(cè)功能的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)需要綜合考慮算法、數(shù)據(jù)處理、界面設(shè)計(jì)等多個(gè)方面的因素，并持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn)，以提高系統(tǒng)的性能和用戶體驗(yàn)參考文獻(xiàn)謝青峰.基于深度學(xué)習(xí)的車流量檢測(cè)研究[D].桂林電子科技大學(xué),2023.溫民劍.基于YOLOv5的車流量檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].信息記錄材料,2023,24(03):8-10.李智猛.基于車流量檢測(cè)的智能交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究[D].浙江科技學(xué)院,2022.SuG,ShuH.TrafficflowdetectionmethodbasedonimprovedSSDalgorithmforintelligenttransportationsystem.[J].PloSone,2024,19(3):e0300214-e0300214.FengG,JianL,QuanyiX,etal.ImprovedNighttimeTrafficDetectionUsingDay-To-NightImageTransfer[J].TransportationResearchRecord,2023,2677(11):711-721.LucaF,StefanoC,MarcoB,etal.TrafficFlowDetectionUsingCameraImagesandMachineLearningMethodsinITSforNoiseMapandActionPlanOptimization[J].Sensors,2022,22(5):1929-1929.HaiqingL,KunminT,LaxmishaR,etal.Atwo‐stepabnormaldataanalysisandprocessingmethodformillimetre‐waveradarintrafficflowdetectionapplications[J].IETIntelligentTransportSystems,2021,15(5):671-682.ChenC,BinL,ShaohuaW,etal.AnEdgeTrafficFlowDetectionSchemeBasedonDeepLearninginanIntelligentTransportationSystem[J].IEEETRANSACTIONSONINTELLIGENTTRANSPORTATIONSYSTEMS,2021,22(3):1840-1852.曾張帆,謝臨風(fēng).基于雙重注意力機(jī)制、軌跡預(yù)測(cè)與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)的人車流量檢測(cè)方法[J/OL].軟件導(dǎo)刊1-10[2024-04-03].葉志鵬.分布式光纖振動(dòng)傳感的深度學(xué)習(xí)圖像檢測(cè)研究[D].中國(guó)地震局地震預(yù)測(cè)研究所,2023.張英偉.智能交通中車流量及違章行為檢測(cè)技術(shù)研究[D].遼寧科技大學(xué),2023.李智猛.基于車流量檢測(cè)的智能交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化研究[D].浙江科技學(xué)院,2022.馬慶祿,吳躍川,張梓軒,等.面向車流量智能檢測(cè)的YOLOv7算法改進(jìn)與應(yīng)用[J].公路,2024,69(01):242-249.阮樂(lè)笑.用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)梯度下降優(yōu)化算法[J].哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2024,40(01):25-31.王晨曦,鮑泓,梁天驕.基于改進(jìn)YOLOv5s的輕量化車流量檢測(cè)算法[J].東北師大學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2023,55(03):56-63.張若彤.基于深度學(xué)習(xí)的交通車輛檢測(cè)及車流量統(tǒng)計(jì)方法的研究[D].蘭州交通大學(xué),2023.張宇豪,肖新宇,李欣雪,等.一種可移動(dòng)的車流量實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].現(xiàn)代信息科技,2023,7(21):131-135.

附錄A使用說(shuō)明書1.網(wǎng)站運(yùn)行環(huán)境說(shuō)明開發(fā)技術(shù)：后臺(tái)Python，Pytorch+OpenCV；開發(fā)工具：Pycharm瀏覽器：Google、IE；2.網(wǎng)站安裝1）安裝Pycharm和Anaconda2）配置環(huán)境變量。3）安裝Pytorch（GPU版本），4）將環(huán)境搭建連接。5）運(yùn)行。3.使用方法打開Pycharm運(yùn)行后臺(tái)程序，運(yùn)行代碼，運(yùn)行起來(lái)最后會(huì)顯示系統(tǒng)UI界面。系統(tǒng)使用：在界面文件導(dǎo)入框中可以選擇不同輸入源，圖片、視頻或者連接攝像頭。從而得到車流量輸出數(shù)量，車輛是否擁堵。附錄B關(guān)鍵代碼車流量目標(biāo)檢測(cè)defdetact_batch_imgs(self):ifself.cap:#打開圖片前關(guān)閉攝像頭self.video_stop()self.is_camera_open=Falseself.ui.CaplineEdit.setText('攝像頭未開啟')self.cap=Nonedirectory=QFileDialog.getExistingDirectory(self,"選取文件夾","./")#起始路徑ifnotdirectory:return_path=directoryimg_suffix=['jpg','png','jpeg','bmp']forfile_nameinos.listdir(directory):full_path=os.path.join(directory,file_name)ifos.path.isfile(full_path)andfile_name.split('.')[-1].lower()inimg_suffix:#boBox.setDisabled(False)img_path=full_path_img=tools.img_cvread(img_path)#目標(biāo)檢測(cè)t1=time.time()self.results=self.model(img_path,conf=self.conf,iou=self.iou)[0]t2=time.time()take_time_str='{:.3f}s'.format(t2-t1)self.ui.time_lb.setText