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车辆检测和跟踪在交通管理和运输中变得重要。然而，由于车辆的各种类型，检测仍然是一个困难，这直接影响了车辆的准确性。该项目使用YOLO框架引入了多个目标车辆检测和跟踪。Yolo（您只看一次）是一种流行的对象检测算法，它彻底改变了计算机视野。它是快速有效的，使其成为实时对象检测任务的绝佳选择。对象检测是一项计算机视觉任务，它使用深度学习技术来检测图像和视频中的对象。它是用于对象检测任务的有价值的工具，Yolo能够在单个图像中检测多个对象，而许多其他基于CNN的算法只能一次检测一个对象。这使得Yolo非常适合实际应用，例如自动驾驶汽车和视频监视。因此，它降低了错误的检测率（即精度）由阻塞引起的车辆目标，提出了基于改进的Yolov8网络的不同交通情况下的改进的车辆检测方法。
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