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自动驾驶：车道线检测、车速检测、实时通行跟踪、基于视频的车辆跟踪及流量统计

车流量检测实现：多目标追踪、卡尔曼滤波器、匈牙利算法、SORT/DeepSORT、yoloV3、虚拟线圈法、交并比IOU计算

多目标追踪：DBT、DFT、基于Kalman和KM算法的后端优化算法、SORT/DeepSORT、基于多线程的单目标跟踪的多目标跟踪算法KCF

计算交并比IOU、候选框不同表示方式之间的转换

卡尔曼滤波器

卡尔曼滤波器实践

目标估计模型-卡尔曼滤波

匈牙利算法

数据关联：利用匈牙利算法对目标框和检测框进行关联

SORT、DeepSORT

多目标追踪

yoloV3模型

基于yoloV3的目标检测

叉乘：基于虚拟线圈法的车流量统计

视频中的车流量统计

车道线检测

相机校正、张氏标定法、极大似然估计/极大似然参数估计、牛顿法、高斯牛顿法、LM算法、sin/cos/tan/cot

相机校正和图像校正：图像去畸变

车道线提取：Sobel边缘提取算法

透视变换

车道线定位及拟合：直方图确定车道线位置

车道曲率和中心点偏离距离计算

在视频中检测车道线

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
# 安装对应的工具包
pip install -r requirements.txt

总结

项目中包含两个模块：多目标车辆跟踪及流量统计和车道线检测
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

1.SORT核心是卡尔曼滤波和匈牙利算法。流程图如下所示，可以看到整体可以拆分为两个部分，分别是匈牙利匹配过程和卡尔曼预测加更新过程，都用灰色框标出来了。关键步骤：--> 卡尔曼滤波预测出预测框--> 使用匈牙利算法将卡尔曼滤波的预测框和yolo的检测框进行IOU匹配来计算相似度 --> 卡尔曼滤波使用yolo的检测框更新卡尔曼滤波的预测框2.卡尔曼滤波分为两个过程：预测过程和更新过程。SORT引入了线性速度模型与卡尔曼滤波来进行位置预测，先进行位置预测然后再进行匹配。运动模型的结果可以用来预测物体的位置。匈牙利算法解决的是一个分配问题，用IOU距离作为权重(也即cost代价矩阵)，并且当IOU小于一定数值(IOU阈值)时，不认为是同一个目标，理论基础是视频中两帧之间物体移动不会过多。在代码中选取的IOU阈值是0.3。scipy库的linear_sum_assignment实现了匈牙利算法，只需要输入cost_matrix代价矩阵(全部预测框和全部检测框两两IOU计算结果)到linear_sum_assignment中就能得到预测框和检测框两两最优匹配的组合。

1.跟踪器链(列表)：实际就是多个的卡尔曼滤波KalmanBoxTracker自定义类的实例对象组成的列表。每个目标框都有对应的一个卡尔曼滤波器(KalmanBoxTracker实例对象)，KalmanBoxTracker类中的实例属性专门负责记录其对应的一个目标框中各种统计参数，并且使用类属性负责记录卡尔曼滤波器的创建个数，增加一个目标框就增加一个卡尔曼滤波器(KalmanBoxTracker实例对象)。把每个卡尔曼滤波器(KalmanBoxTracker实例对象)都存储到跟踪器链(列表)中。2.unmatched_detections(列表)：检测框中出现新目标，但此时预测框(跟踪框)中仍不不存在该目标，那么就需要在创建新目标对应的预测框/跟踪框(KalmanBoxTracker类的实例对象)，然后把新目标对应的KalmanBoxTracker类的实例对象放到跟踪器链(列表)中。3.unmatched_trackers(列表)：当跟踪目标失败或目标离开了画面时，也即目标从检测框中消失了，就应把目标对应的跟踪框(预测框)从跟踪器链中删除。unmatched_trackers列表中保存的正是跟踪失败即离开画面的目标，但该目标对应的预测框/跟踪框(KalmanBoxTracker类的实例对象)此时仍然存在于跟踪器链(列表)中，因此就需要把该目标对应的预测框/跟踪框(KalmanBoxTracker类的实例对象)从跟踪器链(列表)中删除出去。

DeepSORT是SORT的续作，整体框架没有大改，还是延续了卡尔曼滤波加匈牙利算法的思路，并且在这个基础上增加了鉴别网络Deep Association Metric。
下图是deepSORT流程图，和SORT基本一样，就多了级联匹配(Matching Cascade)和新轨迹的确认(confirmed)。

关键步骤：--> 卡尔曼滤波预测出预测框--> 使用匈牙利算法将卡尔曼滤波的预测框和yolo的检测框进行级联匹配加IOU匹配两者分别来计算相似度 --> 卡尔曼滤波使用yolo的检测框更新卡尔曼滤波的预测框级联匹配计算相似度的流程图如下所示：上半部分为相似度估计，也就是计算这个分配问题的代价矩阵。下半部分依旧是使用匈牙利算法进行检测框和预测框的匹配。

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