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最近，智能运输系统（ITS）已成为应对城市交通管理日益严重的挑战的重要组成部分。随着车辆密度的指数升高和道路安全问题的增加，发展有效且可扩展的交通解决方案已变得必不可少。本文探讨了最先进的计算机视觉技术的整合，以有效地应对这些挑战。交通监控系统的演变：交通监控的根源可以追溯到传统方法，例如手动监视和静态传感器，尽管在特定方案中有效，但在可伸缩性，实时适应性和精度方面有限制。多年来，人工智能和计算机视觉的进步改变了这一景观，从而实现了实时和自动化的交通分析。引入了诸如YOLO（您只看一次）和高级跟踪算法（例如Bytetrack）等深度学习模型的引入进一步提高了流量监控系统的准确性和鲁棒性。Yolov8是Yolo系列中的最新迭代，它带来了改进的对象检测功能，包括更高的精度和更快的推断。Bytetrack是一种尖端的多对象跟踪算法，即使在诸如遮挡和高速运动之类的具有挑战性的条件下，也可以确保跨视频帧的稳定和可靠的跟踪。
使用Yolov8和Bytetrack
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