车辆检测系统

本项目采用 YOLOv4 框架，实现视频测速、交通参数采集和违章取证，广泛应用于智能交通管理。

车辆检测面临速度、形状、光照等挑战，系统基于 YOLOv4 框架，适应多种交通环境。

系统用于车流量和测速采集，视频展示检测结果。

基于视觉的车辆检测是非常具有挑战性的，被检测的车辆具有不同的速度、形状、尺寸、角度和颜色，车辆的外观还要受到车辆的姿态以及它周围目标物的影响， 同时车辆的遮挡和光照条件的不同也改变了车辆的整个外观。 车辆检测识别系统是基于车辆特征的车辆检测，具有较好的适应性，能够适应不同的道路交通环境。系统采用YOLOv4深度学习框架，如下图。

车辆检测识别系统可用于道路上车流量以及车辆测速等交通参数采集。

1、视频测速：可快速检测实时通过车辆的行驶速度

2、交通参数采集：实时采集车流量、平均时速、车头时距、道路占有率等交通参数，依据设定的时间间隔，将交通参数汇总后实时上传控制中心。

基于视觉的车辆检测识别系统被越来越多地应用于智能交通管理系统，可靠的车辆检测技术是智能交通管理系统的重要部分。

车辆检测识别系统可用于道路上车流量以及车辆测速等交通参数采集。如下视频为系统对道路上车辆的检测结果展示。