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根据中央Java统计局的数据，社区发展和增长有关2021年中部爪哇省车辆数量的数据是20 320 743。社会增长的增长导致了车辆密度，这在城市地区是一个严重的问题。这项研究使用Yolov8算法开发了一种拥塞检测系统，以分析CCTV素材的交通密度。自动检测交通拥堵是城市运输管理中的一个关键挑战。Yolov8是一种快速准确的对象检测算法，用于识别车辆并在高速公路各个区域计数数量。然后处理此信息以评估道路拥堵条件，目的是检测拥塞。在两个道路方案和交通状况上测试了获得的数据，以评估系统的性能。结果表明，在训练测试中，Yolov8的准确性在96％时显示出很高，但是在几种不同的样本测试中，检测准确率在所有测试的框架样品中均显示59.2％。使用Yolov8的使用可以通过有效的计算资源实时检测，从而使其成为大规模部署的潜在解决方案。本研究表明，将高级对象检测算法（例如Yolov8）与CCTV数据合并可以为大城市的交通管理提供有效的解决方案。预计该系统将改善对拥塞的反应，帮助控制交通，并减少城市地区拥塞的负面影响。
使用Yolov8算法的交通拥堵检测与...
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