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self.ccw(B, C, D) and self.ccw(A, B, C) ! self.ccw(A, B, D) def vector_angle(self, curr_pt, prev_pt): 计算移动向量的角度相对于x轴 dx curr_pt[0] - prev_pt[0] dy curr_pt[1] - prev_pt[1] return math.degrees(math.atan2(dy, dx))在stream_inference中集成计数逻辑在主循环开始前初始化全局变量# 初始化路径缓存与计数器 self.paths defaultdict(lambda: deque(maxlen2)) self.up_count 0 self.down_count 0然后在每帧处理中加入判断逻辑for i in range(n): self.seen 1 p, im0 path[i], im0s[i].copy() det self.results[i].boxes.data.cpu().numpy() if len(det) 0: continue for *xyxy, conf, cls_id, track_id in det: track_id int(track_id) cls_id int(cls_id) if cls_id ! 2: # 仅统计 car continue midpoint self.tlbr_midpoint(xyxy) if track_id not in self.paths: self.paths[track_id].append(midpoint) self.paths[track_id].append(midpoint) else: self.paths[track_id].append(midpoint) if len(self.paths[track_id]) 2: continue prev_point self.paths[track_id][-2] curr_point self.paths[track_id][-1] line_start, line_end self.whereline # 判断是否穿越计数线 if self.intersect(prev_point, curr_point, line_start, line_end): angle self.vector_angle(curr_point, prev_point) if angle 0 and abs(angle) 30: # 向右上方 → 上行 self.up_count 1 elif angle 0 and abs(angle) 30: # 向右下方 → 下行 self.down_count 1 # 更新显示文本 total self.up_count self.down_count self.numlabel fTotal: {total} | Up: {self.up_count} | Down: {self.down_count}确保绘图参数正确传入在write_results或主流程中调用plot时传参plot_args { hidecls: self.args.hidecls, whereline: self.whereline, numlabel: self.numlabel, } self.plotted_img result.plot(**plot_args)这样就能实现实时渲染计数线与统计信息。完整调用命令示例python track.py \ --source car.mp4 \ --yolo-model yolov8n.pt \ --tracking-method bytetrack \ --classes 2 \ --hidecls \ --draw-line \ --save \ --device 0 参数说明---classes 2仅检测车辆COCO 数据集中 car 类别 ID 为 2---hidecls隐藏类别标签使画面更简洁---draw-line启用计数线与数据展示---tracking-method bytetrack使用 ByteTrack 提升追踪稳定性避免 ID 切换导致重复计数。效果展示与优化方向最终输出视频包含以下元素- ✅ 绿色矩形框标出检测区域ROI- ✅ 黄色横线作为计数基准线- ✅ 左上角实时显示总数量及上下行统计- ✅ 每辆车中心有黑色圆点辅助轨迹观察。进一步优化建议1.多区域支持扩展为多个 ROI 多条计数线适用于十字路口或多车道场景2.分类计数分别统计 car/truck/bus 等不同类型车辆3.流量报警机制当单位时间车流量超过阈值时触发告警4.Web 可视化平台结合 Flask/FastAPI 构建前端监控界面支持远程查看与历史回放5.性能调优改用yolov8s或yolov8m提升小目标检测精度或使用 TensorRT 加速推理。这种基于 YOLOv8 和几何判断的轻量级解决方案不仅实现了稳定可靠的车辆过线计数还具备良好的可移植性和扩展性。整个流程依托官方 Docker 镜像避免了繁琐的环境配置特别适合科研验证、教学演示以及中小型项目落地。随着边缘计算设备如 Jetson、瑞芯微的普及这类方案将在智慧城市、园区管理和交通疏导中发挥更大价值。