航拍无人机视角下车流量检测车流量多车型计数无人机车流检测yolov5
最近在研究告诉高速公路无人机航拍多车型车流量检测，分为car和bus，这里主要说一下遇到的问题以及想法，如有问题欢迎大家指正。
设计思路以及遇到的问题
第一步是完成物体（也就是车辆）的检测，这里有两种解决办法，第一种办法是使用opencv的形态学处理，比如背景消除、做帧差、膨胀腐蚀等等，这个办法比较基础，但是要处理好需要调整诸多细节，我的细节调整的不够好，因此实现时会遇到许多小问题。第二个办法是直接实现物体的识别，需要用到一定的训练模型，我测试过googlenet和yolo，最终选择了yolov5
第二步是追踪，这里用了deepsort追踪
第三步是计数，在CSDN 中找到一篇博文，提到的做法是建立一个类，每次出现新的目标就创建一个类，旧的目标就替换坐标，这个做法后来证实的确有效。但问题是如何判断这一帧的车辆是否新的目标，我给出的解决办法是创建一个列表，将第一帧的所有目标（也就是每一个对象）存入，第二帧的时候遍历每一个目标与列表的每一辆车，判断x，y的距离，如果变化不超过车的长度和宽度，就认为这是同一辆车（也有学长告诉为特征值匹配的办法，也许更可行，但我能力不够没有学到这里，所以没有采用）。
待检测视频链接：
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补充：我发现了一个csdn大哥写的计数算法。直接拿来用了。效果很棒。完美解决航拍无人机车流量计数。
检测图：
效果图：
实现程序：
labelsPath = "./yolo-coco/coco.names"
LABELS = open(labelsPath).read().strip().split("n")
np.random.seed(42)
COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(200, 3),dtype="uint8")
weightsPath = "./yolo-coco/yolov5.weights"
configPath = "./yolo-coco/yolov5.cfg"
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet(configPath, weightsPath)
ln = net.getLayerNames()
ln = [ln[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
"""
# cv2.VideoCapture() --- 里面参数如果地址，打开视频文件 --- 里面参数是0/1，打开摄像头
# 当参数是0的时候，打开计算机的内置摄像头，当参数为1的时候打开计算机的外置摄像头
# (W, H) = (None, None) --- 视频的宽度和高度，初始化视频编写器（writer）和帧尺寸
"""
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
vs = cv2.VideoCapture('./input/123.mp4')
(W, H) = (None, None)
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
"""
# try to determine the total number of frames in the video file
# 打开一个指向视频文件的文件指针，循环读取帧 --- 尝试确定视频文件中的总帧数（total），以便估计整个视频的处理时间;
# CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT --- 视频的帧数
# 这里使用是处理视频的时候固定的过程，不必过度的纠结其使用 ---
# if imutils.is_cv2():
# prop = cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT
# else:
# prop = cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT
#
# vs.get(prop) --- cv2.VideoCapture.get(prop) --- 得到视频的总帧数
# print("[INFO] {} total frames in video".format(total)) --- 输出视频的帧数
"""
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
try:
prop = cv2.cv.CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT if imutils.is_cv2()
else cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT
total = int(vs.get(prop))
print("[INFO] {} total frames in video".format(total))
except:
print("[INFO] could not determine # of frames in video")
print("[INFO] no approx. completion time can be provided")
total = -1
while True:
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
"""
# cv2.VideoCapture.read() ---> 读取视频，在while中循环读取视频的frame
# vs.read() ---> 得到两个参数，其中ret是布尔值，如果读取帧是正确的则返回True，
# 如果文件读取到结尾，它的返回值就为False。frame就是每一帧的图像，是个三维矩阵。
# 第一个参数为False的时候，if not grabbed --- True --- 循环结束，
"""
(grabbed, frame) = vs.read()
if not grabbed:
break
if W is None or H is None:
(H, W) = frame.shape[:2]
