计算机毕业设计之基于YOLOv8的车辆检测与识别系统

本系统基于YOLOv8目标检测算法和DeepSort目标跟踪算法，结合深度学习和卷积神经网络技术，实现对车辆的实时分析与检测。用户可上传视频文件，并灵活设置各项参数，包括置信度阈值、IOU阈值、跳帧数等，以优化检测效果。系统还支持区域选择、轨迹线隐藏、热力图显示及透明度调整等功能，方便用户直观地了解车辆流动情况。通过下方的时间变化曲线图，用户可以清晰地观察到目标跟踪技术随时间的表现。

系统利用YOLOv8的高效目标检测能力，快速准确地识别视频中的车辆，并结合DeepSort算法的强大跟踪能力，对每个目标进行持续跟踪，从而实现对车流量的精确统计。深度学习和卷积神经网络的应用，保证了系统在复杂场景下的鲁棒性和准确性。用户通过简单的操作即可获得详细的车流量分析结果，为安全管理、流量控制等应用提供了有力的技术支持。该系统操作简便、功能丰富，具有重要的实际应用价值。

图4-1 数据预处理流程图

图5-1 系统首页界面