# vehicle_flow_counting

**Repository Path**: lkingtd/vehicle_flow_counting

## Basic Information

- **Project Name**: vehicle_flow_counting
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-26
- **Last Updated**: 2025-12-12

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## 无人机俯拍车辆进出流量统计项目

### 说明
本项目基于YOLOv11（支持obb检测）+DeepSORT多目标跟踪，实现无人机俯拍视频中车辆的实时检测、跟踪与画面四边车辆进出统计。

### 环境依赖
- Python 3.7+
- ultralytics
- opencv-python
- numpy
- deep_sort_realtime
- torch

可通过以下命令安装：
`pip install -r requirements.txt`


### 使用方法
1. 修改`main.py`中`video_path`和`model_path`为你的视频文件和YOLOv11模型权重路径。
2. 运行：
`python main.py`

3. 运行时会弹出窗口显示车辆检测、跟踪框和进出统计。

### 注意事项
- YOLO模型类别ID请根据你的训练类别调整（默认车辆ID为2）。
- DeepSORT配置可根据需要调整参数以优化跟踪效果。
- 视频输入建议使用无人机俯拍视角的视频。



### 项目结构
```bash
vehicle_flow_counting/
│
├── yolo_detector.py           # YOLOv11检测模块，带obb解析，返回bbox列表
├── tracker_manager.py         # DeepSORT跟踪管理模块
├── flow_counter.py            # 进出边界统计核心逻辑
├── main.py                   # 主程序，视频读取、处理、显示
├── requirements.txt           # 依赖库列表
└── README.md                  # 简单说明文档
```