news 2026/1/28 3:44:22

YOLOv8实战：城市交通流量统计系统搭建

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张小明

前端开发工程师

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YOLOv8实战：城市交通流量统计系统搭建

YOLOv8实战：城市交通流量统计系统搭建

1. 引言

1.1 业务场景描述

在智慧城市建设中，实时交通流量统计是优化信号灯控制、规划道路资源和提升交通管理效率的关键环节。传统依赖地磁线圈或人工计数的方式成本高、部署复杂且难以扩展。随着计算机视觉技术的发展，基于视频流的目标检测方案成为更高效、低成本的替代选择。

本项目聚焦于构建一个轻量级、可快速部署的城市交通流量统计系统，利用YOLOv8模型对道路监控画面中的车辆与行人进行实时识别与数量统计，并通过可视化WebUI展示结果，适用于社区出入口、主干道交叉口等典型城市场景。

1.2 痛点分析

现有交通流量监测手段存在以下问题：

  • 硬件依赖强：地磁、雷达等设备安装维护成本高。
  • 灵活性差：难以适应临时路段调整或短期活动监测需求。
  • 数据维度单一：多数系统仅支持车流计数，无法区分车型或统计行人。
  • 边缘计算能力弱：部分AI摄像头推理延迟高，无法满足实时性要求。

1.3 方案预告

本文将介绍如何基于Ultralytics YOLOv8 Nano（v8n）模型搭建一套完整的交通流量统计系统。该方案具备以下特点：

  • 使用官方YOLOv8引擎，不依赖第三方平台模型，确保稳定性和可移植性；
  • 支持CPU环境下的毫秒级推理，适合边缘设备部署；
  • 集成WebUI界面，自动输出图像检测结果与结构化统计数据；
  • 可扩展至多路视频流处理，为后续接入真实监控系统打下基础。

2. 技术方案选型

2.1 模型对比：为何选择YOLOv8？

目标检测模型种类繁多，常见的包括Faster R-CNN、SSD、YOLO系列等。针对交通流量统计这一实时性强、需兼顾精度与速度的应用场景，我们进行了如下技术选型评估：

模型推理速度（CPU）小目标召回率模型大小易用性是否适合本项目
Faster R-CNN慢（>500ms）高大一般❌ 不适用
SSD中等（~200ms）一般中良好⚠️ 可用但非最优
YOLOv5s快（~80ms）较好小优秀✅ 可选
YOLOv8m快（~60ms GPU）高中优秀✅ 精度优先时可用
YOLOv8n (Nano)极快（<30ms CPU）良好极小优秀✅✅✅ 推荐

从上表可见，YOLOv8n在保持合理检测精度的同时，在CPU环境下实现了最快的推理速度，非常适合资源受限的边缘节点部署。

2.2 核心优势解析

YOLOv8相较于前代版本的主要改进包括：

  • Anchor-free架构：摒弃预设锚框，直接预测边界框中心与偏移量，简化训练流程并提升小目标检测能力；
  • C2f模块替代C3：采用更高效的特征融合结构，增强梯度流动；
  • 动态标签分配策略：结合Task-Aligned Assigner机制，提升正负样本匹配质量；
  • 内置导出支持：原生支持ONNX、TorchScript等格式导出，便于跨平台部署。

这些特性使得YOLOv8在复杂街景中仍能准确识别远距离车辆与行人，尤其适合城市交通监控场景。

3. 实现步骤详解

3.1 环境准备

本系统基于Python生态构建，所需依赖如下：

# 基础环境 python==3.9 torch==1.13.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html torchvision==0.14.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html # 核心库 ultralytics==8.0.207 flask==2.3.2 opencv-python==4.8.0.74 numpy==1.24.3

注意：所有依赖均兼容CPU运行，无需GPU即可完成推理。

3.2 模型加载与初始化

使用Ultralytics官方API加载预训练的YOLOv8n模型：

from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型（nano版） model = YOLO("yolov8n.pt") # 官方权重文件，自动下载至本地缓存 # 设置默认参数 def predict_image(image_path): results = model(image_path, conf=0.5, imgsz=640) return results
  • conf=0.5：置信度阈值，过滤低可信度检测；
  • imgsz=640：输入图像尺寸，平衡速度与精度；
  • 模型首次运行会自动下载yolov8n.pt至用户目录，后续调用无需重复下载。

3.3 图像检测与结果解析

对单张图像执行检测并提取关键信息：

import cv2 import numpy as np def process_result(result): names = model.model.names # 类别名称字典 counts = {} annotated_frame = result.plot() # 绘制检测框与标签 # 遍历检测结果 for det in result.boxes: cls_id = int(det.cls) # 类别ID label = names[cls_id] # 类别名称 # 仅统计交通相关类别 if label in ['car', 'bus', 'truck', 'motorcycle', 'person']: counts[label] = counts.get(label, 0) + 1 return annotated_frame, counts

此函数返回： -annotated_frame：带检测框的图像（可用于前端显示）； -counts：字典形式的物体数量统计，如{'car': 4, 'person': 2}。

3.4 WebUI服务搭建（Flask）

使用Flask构建简易Web接口，实现上传→检测→展示闭环：

from flask import Flask, request, jsonify, render_template_string import os app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = 'uploads' os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True) HTML_TEMPLATE = ''' <!DOCTYPE html> <html> <head><title>交通流量统计系统</title></head> <body> <h2>上传图片进行检测</h2> <form method="post" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="image" accept="image/*" required /> <button type="submit">上传并检测</button> </form> </body> </html> ''' @app.route("/", methods=["GET", "POST"]) def index(): if request.method == "POST": file = request.files["image"] filepath = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, file.filename) file.save(filepath) # 执行检测 results = predict_image(filepath) frame, counts = process_result(results[0]) # 保存标注图像 output_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, "result_" + file.filename) cv2.imwrite(output_path, frame) # 返回JSON响应（也可直接渲染页面） report = ", ".join([f"{k} {v}" for k, v in counts.items()]) return f"<h3>📊 统计报告: {report}</h3><img src='/{output_path}' />" return render_template_string(HTML_TEMPLATE) if __name__ == "__main__": app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

3.5 运行效果说明

启动服务后访问http://localhost:5000，上传一张街景图，系统将：

  1. 自动检测画面中所有支持类别的物体；
  2. 在图像上绘制彩色边框与类别标签；
  3. 输出下方文字形式的统计报告，例如：
📊 统计报告: car 4, person 3, motorcycle 1

提示：可通过修改counts过滤逻辑，定制关注的交通对象类型。

4. 实践问题与优化

4.1 常见问题及解决方案

问题现象可能原因解决方法
检测速度慢输入图像过大调整imgsz为320或480以加速
小车漏检严重分辨率不足启用图像分块检测或多尺度推理
误识别广告牌人物上下文误判提高置信度阈值至0.6以上
内存占用过高OpenCV读取未释放使用del及时清理中间变量

4.2 性能优化建议

  1. 启用TensorRT或ONNX Runtime（进阶）
    若未来迁移到GPU环境，可将模型导出为ONNX格式并使用加速引擎：

python model.export(format='onnx', dynamic=True, simplify=True)

  1. 批处理优化
    对连续帧视频流，可启用批量推理提升吞吐量：

python results = model([img1, img2, img3], batch=3)

  1. 缓存模型实例
    避免每次请求重新加载模型，应在应用启动时全局初始化。

  2. 前端压缩传输
    对返回图像进行JPEG压缩（quality=85），减少网络开销。

5. 应用拓展与展望

5.1 多源视频流接入

当前系统支持静态图像，下一步可扩展为：

  • 接入RTSP视频流（如海康/大华摄像头）；
  • 使用cv2.VideoCapture循环读取帧；
  • 实现每秒统计一次并绘制趋势曲线。

5.2 数据持久化与看板升级

引入数据库（SQLite/MySQL）记录历史数据：

CREATE TABLE traffic_log ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, car_count INT, person_count INT, bus_count INT );

结合ECharts或Plotly生成小时级/日级流量热力图，辅助交通决策。

5.3 智能事件告警

设定阈值触发预警机制：

  • 当“人车比”异常升高 → 判断为突发事件聚集；
  • 连续5分钟无移动目标 → 可能设备离线或道路封闭。

6. 总结

6.1 实践经验总结

本文完整实现了基于YOLOv8的城市交通流量统计系统，核心收获如下：

  • 选型正确性：YOLOv8n在CPU环境下表现出色，满足工业级实时检测需求；
  • 工程可行性：全流程可在普通PC或边缘盒子上运行，无需高端算力；
  • 可扩展性强：代码结构清晰，易于集成到更大规模的智慧城市平台中。

6.2 最佳实践建议

  1. 优先使用官方Ultralytics引擎：避免ModelScope等平台绑定，提升模型可移植性；
  2. 聚焦关键类别统计：不必输出全部80类，按业务需求筛选关注对象；
  3. 注重前后端协同优化：前端压缩图像、后端异步处理，提升整体响应效率。

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