# 基于YOLOv8-PySide6的智慧交通系统 **Repository Path**: WJungHo/ylov8-pyside6 ## Basic Information - **Project Name**: 基于YOLOv8-PySide6的智慧交通系统 - **Description**: 集成车辆速度检测、位置追踪、车流量统计以及道路热图分析功能。通过深度学习模型实现95%+车辆识别准确率，支持30FPS~60FPS的实时视频处理 - **Primary Language**: Python - **License**: MulanPSL-2.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-08-27 - **Last Updated**: 2025-08-28 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: Yolo, OpenCV, ultralytics, pyside, Qt ## README # 基于YOLOv8-PySide6的智慧交通系统 #### 介绍 集成车辆速度检测、位置追踪、车流量统计以及道路热图分析功能。通过深度学习模型实现95%+车辆识别准确率，支持30FPS~60FPS的实时视频处理 一、项目简介 1.核心功能 速度检测：通过 YOLOv8 检测车辆并结合运动轨迹估算速度 车辆位置追踪：多目标跟踪技术实时显示车辆 ID 及三维坐标 车流量检测：实例分割算法统计车辆数量并标注轮廓 道路热图：可视化目标分布密度，直观呈现交通热点区域 2.技术栈 框架：PySide6（UI 开发）、Ultralytics YOLOv8（目标检测与跟踪） 算法：YOLOv8 目标检测、DeepSORT 多目标跟踪、密度图生成与颜色映射 依赖：OpenCV（图像处理）、NumPy（数值计算） 二、安装依赖 安装 Python 依赖（建议 Python 3.8+） pip install pyside6 ultralytics opencv-python numpy 三. 界面操作 功能选择： 通过顶部下拉菜单切换功能： 速度检测：显示车辆速度及运动轨迹 车辆位置追踪：标注车辆 ID、类别及模拟三维坐标 车流量检测：显示车辆掩码分割结果及跟踪 ID 道路热图：用颜色密度表示目标出现频率 视频操作： 文件选择：点击「文件选择」加载 MP4/AVI/MKV 格式视频 开始 / 暂停：控制视频处理流程，支持断点续传 帧率调节：通过滑动条调整处理帧率（10-60 FPS） 显示区域： 左侧：原始视频实时预览 右侧：处理后视频（含检测结果标注） 四.核心模块 VideoWorker 类（多线程处理） 负责视频读取、YOLO 模型推理及结果返回 支持功能切换（通过 function_type 参数） 包含多目标跟踪历史记录 track_history MainWindow 类（UI 界面） 实现视频文件选择、功能切换、进度显示等交互逻辑 处理视频帧的 OpenCV 格式与 QImage 格式转换 帧率调节通过 QSlider 实时控制处理速度 工具函数 cv2_to_qimage：将 OpenCV 的 BGR 图像转换为 PySide6 可用的 RGB 格式 #### 参与贡献 1. Fork 本仓库 2. 新建 Feat_xxx 分支 3. 提交代码 4. 新建 Pull Request #### 特技 1. 使用 Readme\_XXX.md 来支持不同的语言，例如 Readme\_en.md, Readme\_zh.md 2. Gitee 官方博客 [blog.gitee.com](https://blog.gitee.com) 3. 你可以 [https://gitee.com/explore](https://gitee.com/explore) 这个地址来了解 Gitee 上的优秀开源项目 4. [GVP](https://gitee.com/gvp) 全称是 Gitee 最有价值开源项目，是综合评定出的优秀开源项目 5. Gitee 官方提供的使用手册 [https://gitee.com/help](https://gitee.com/help) 6. Gitee 封面人物是一档用来展示 Gitee 会员风采的栏目 [https://gitee.com/gitee-stars/](https://gitee.com/gitee-stars/)