汽车的日益普及在给人们带来极大便利的同时，也导致了拥堵的交通路况，以及更为频发的交通事故。智能交通技术已成为推动现代技术交通技术发展的重要力量，智能交通不仅能够提供实时的交通路况信息，帮助交通管理者规划管理策略，而且还能优化出行者的出行策略。还可以减轻交通道路的堵塞情况，降低交通事故的发生概率，提高道路运行的安全系数。

本项目分两个模块：

• 一个是基于视频的车辆跟踪及流量统计，是一个可跟踪路面实时车辆通行状况，并逐帧记录不同行车道车流量数目的深度学习项目，在视频中可看出每个车辆的连续帧路径，该项目可拓展性强，可根据企业业务外接计费结算系统、LED显示系统、语音播报系统、供电防雷系统等，

• 另一个是车道线检测项目，是实现自动驾驶的首要任务，广泛应用于自动驾驶厂家，能够根据车载摄像头的输入，对安全驾驶区域进行预判，提醒驾驶员进行安全驾驶，减少交通事故的发生。

该项目的架构图如下所示：

• 用户层：通过摄像头或人工选择视频送入服务层中进行处理，处理完成后可输出经渲染后的视频，或触发报警装置

• 服务层：主要包含两个模块，

• 一是车辆追踪及计数，该模块模块一对输入的视频进行处理，使用yoloV3模型进行目标检测，然后使用SORT进行目标追踪，使用卡尔曼滤波器进行目标位置预测，并利用匈牙利算法对比目标的相似度，完成车辆目标追踪，利用虚拟线圈的思想实现车辆目标的计数，并根据计数完成车道拥堵的判断；

• 另一个是车道线的检测，该模块使用张氏较正法对相机进行较正，利用较正结果对图像去畸变，然后利用边缘与颜色提取车道线，利用仿射变换转换成鸟瞰图，并利用直方图和滑动窗口的算法精确定位车道线，利用最小二乘法进行拟合，实现车道线的检测，并计算车辆偏离车道中心的距离，触发报警装置。

• 效果展示：

2.环境安装

该项目中使用的工具包包含以下：

NumPy 是使用 Python 进行科学计算的基础包。

Numba 是一个开源 JIT 编译器，它将 Python 和 NumPy 代码的子集转换为快速机器码。

SciPy 是数学、科学和工程的开源软件。SciPy 库依赖于 NumPy，它提供方便快捷的 N 维数组操作。

h5py 从 Python 读取和写入 HDF5文件。

pandas 用于数据分析、时间序列和统计的强大的数据结构。

opencv-python 用于 Python 的预构建 OpenCV 包。

moviepy 用于进行视频处理的工具包

Filterpy 实现了卡尔曼滤波器和粒子滤波器等

具体版本见requirements文件中。

安装方法：

# 创建虚拟环境
conda create -n dlcv python
# 激活虚拟环境
source activate dlcv
# 激活虚拟环境（window）
activate dlcv
# 安装对应的工具包
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 见文末

总结

1.智慧交通中包含两个模块：多目标车辆跟踪及流量统计和车道线检测

2.智慧交通项目分为用户层和服务层，用户层进行视频或摄像头的操作，服务层对视频进行处理，完成多目标车辆的跟踪及车流量的统计和车道线检测

requirements.txt：

amqp==2.5.2
billiard==3.6.3.0
celery==4.4.2
certifi==2019.11.28
chardet==3.0.4
click==7.1.1
colorama==0.3.9
cycler==0.10.0
Cython==0.29.19
decorator==4.4.2
Django==2.2.10
django-redis==4.11.0
filterpy==1.4.5
fire==0.1.3
Flask==1.1.1
h5py==2.8.0
idna==2.8
imageio==2.8.0
imageio-ffmpeg==0.4.1
importlib-metadata==1.6.0
imutils==0.5.3
itsdangerous==1.1.0
Jinja2==2.11.1
Kalman==0.1.3
kiwisolver==1.1.0
kombu==4.6.8
llvmlite==0.31.0
MarkupSafe==1.1.1
matplotlib==2.2.3
moviepy==1.0.1
numba==0.39.0
numpy==1.15.4
opencv-python==3.4.3.18
pandas==0.23.4
Pillow==7.0.0
proglog==0.1.9
protobuf==3.11.3
pyparsing==2.4.6
python-dateutil==2.8.1
pytz==2019.3
redis==3.4.1
requests==2.21.0
scipy==1.1.0
six==1.14.0
sqlparse==0.3.1
tensorboardX==1.6
torch==0.4.1
torchvision==0.2.1
tqdm==4.29.1
urllib3==1.24.3
vine==1.3.0
Werkzeug==1.0.0
zipp==3.1.0