车速检测目标跟踪和流量统计

### 车速检测

车速检测可以通过多种方式实现，其中一种常用的技术是基于视频分析的方法。该方法利用摄像头捕捉道路上行驶车辆的图像序列，并通过特定算法来估计每辆车的速度[^1]。

对于具体的实现过程而言，在获取到连续帧之后，系统会先采用背景减除或者其他运动物体分割手段提取前景中的移动对象；接着运用特征匹配或者光流法等技术确定同一目标在不同时间点的位置变化情况；最后根据两位置间距离除以所需的时间间隔即可得到瞬时速度值。此外，还可以借助YOLOv3这样的深度学习模型来进行更精准的目标定位与分类操作，从而提高测量精度[^2]。

import cv2
from sort import Sort  # SORT for tracking

def calculate_speed(positions, time_interval):
    """Calculate speed based on positions and time interval."""
    distances = []
    speeds = []

    for i in range(1, len(positions)):
        distance = ((positions[i][0]-1][1])**2)**0.5
        distances.append(distance)

    avg_distance = sum(distances)/len(distances)
    
    for d in distances:
        s = d / time_interval
        speeds.append(s)

    return sum(speeds)/len(speeds)


tracker = Sort()
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()

    detections = detect_objects(frame)  # Assume this function returns bounding boxes of detected vehicles
    
    tracks = tracker.update(detections)
    
    vehicle_positions = {}
    for t in tracks:
        id_, bbox = int(t[-1]), tuple(map(int,t[:4]))
        
        center_x = (bbox[0]+bbox[2])//2
        center_y = (bbox[1]+bbox[3])//2
        
        if not id_ in vehicle_positions.keys():
            vehicle_positions[id_] = [(center_x, center_y)]
        else:
            vehicle_positions[id_].append((center_x, center_y))
            
    for vid, pos_list in vehicle_positions.items():
        if len(pos_list)>1:
            veh_spd = calculate_speed(pos_list, TIME_INTERVAL_BETWEEN_FRAMES)
            print(f'Vehicle {vid} Speed: ', veh_spd)

### 目标跟踪

为了有效地完成多目标追踪任务，可以考虑使用SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 或者 DeepSORT 这样的先进框架。这两种方法都依赖于卡尔曼滤波器(Kalman Filter)，它能够很好地处理噪声干扰下的状态预测问题；同时配合匈牙利算法(Hungarian Algorithm)解决关联对应关系的问题。当面对复杂的场景比如遮挡等情况时，则可能需要用到更加鲁棒性的解决方案如DeepSORT，其引入了外观描述子(Apperance Descriptor)进一步增强了跨视角下的一致性和稳定性。

### 流量统计

交通流量统计涉及到对一定时间内经过指定区域内的所有机动车辆数量进行计数。这通常是在完成了上述提到的对象检测和跟踪的基础上再做一层逻辑运算得出的结果。具体来说就是每当有一个新的轨迹被创建出来的时候就增加一次计数值；而对于那些已经离开视野范围之外的老轨迹则不再计入当前总量之中。另外也可以设置虚拟线圈(Virtual Loop Detector)作为触发条件之一用于判断某辆车是否真正穿过了某个断面进而更新统计数据表项。