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基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法研究

目录

一、内容概括................................................2

1.研究背景及意义........................................3

2.车辆检测和跟踪算法概述................................4

二、YOLOv8算法介绍..........................................6

1.YOLO系列算法发展概述..................................7

2.YOLOv8主要特性与优势..................................9

3.YOLOv8算法结构解析....................................9

三、ByteTrack算法介绍与分析................................10

1.ByteTrack概述及工作原理..............................11

2.ByteTrack在目标跟踪中的应用..........................13

3.ByteTrack与YOLOv8结合的优势..........................15

四、车辆检测与跟踪算法研究.................................16

1.基于YOLOv8的车辆检测算法.............................17

（1）算法流程设计.......................................18

（2）车辆检测性能分析...................................19

2.基于ByteTrack的车辆跟踪算法..........................21

（1）算法实现过程.......................................23

（2）跟踪性能分析.......................................24

五、基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法研究..........25

1.算法整合策略.........................................26

2.整合后算法性能分析...................................27

（1）检测准确率分析.....................................28

（2）跟踪稳定性分析.....................................30

（3）算法运行效率分析...................................31

六、实验与分析.............................................32

1.实验环境与数据集.....................................33

2.实验结果分析.........................................34

（1）实验数据对比.......................................36

（2）实验结果讨论.......................................37

七、结论与展望.............................................39

1.研究成果总结.........................................40

2.算法的局限性分析.....................................41

3.未来研究方向及建议...................................43

一、内容概括

本论文题为《基于YOLOv8和ByteTrack的车辆检测和跟踪算法研究》，主要探讨了在复杂交通环境中实现高效、准确车辆检测与跟踪的方法。研究的核心在于融合YOLOv8的高效目标检测算法与ByteTrack的跟踪算法，以应对现实场景中多样化的车辆检测与跟踪挑战。

首先，论文介绍了YOLOv8算法的原理、特点及其在目标检测领域的应用。YOLOv8通过引入一系列改进措施，如CSPNet、PA