YOLOv8交通实战：从车辆计数到违章识别，一套方案落地城市路口监测

做智慧交通项目时，你是不是也遇到过这些问题：用传统算法做车辆计数总漏检（尤其早晚高峰车距近的时候），违章识别（比如闯红灯、压实线）要么误判多，要么实时性差，好不容易调通模型，部署到边缘设备又卡得不行？

我最近用YOLOv8做了个完整的交通监测方案，覆盖“车辆计数+违章识别”两大核心需求，从数据标注、模型调优到边缘部署（用Jetson Xavier NX）全流程踩过不少坑，也总结了一套能直接复用的经验。这篇文章不聊虚的理论，只讲实战细节——比如怎么解决遮挡场景的计数误差，违章识别里怎么结合时序信息减少误判，还有部署时怎么把帧率稳定在30FPS以上。

先明确需求：交通场景下，YOLOv8要解决哪些“痛点”？

在开始做方案前，得先搞清楚交通监测和普通目标检测的区别——普通场景只要“看到”目标就行，交通场景要的是“精准+稳定+实时”：

1. 车辆计数：不仅要数清楚“过了多少辆车”，还要分车型（小车、大车、摩托车），而且早晚高峰车距小于1米时不能漏检、不能重复计数；
2. 违章识别：常见的闯红灯、压实线、不按导向行驶，需要结合“空间位置”（比如是否越线）和“时间序列”（比如红灯时是否停留）判断，不能把“正常排队”误判成“闯红灯”；
3. 部署要求：路口的边缘设备（比如摄像头自带的AI模块）算力有限，不能用太大的模型，还要保证30FPS以上的帧率（因为视频是25-30帧/秒，低于这个帧率会丢帧）。

YOLOv8之所以适合做这个，一是它的检测精度够（COCO数据集AP50能到80+），小目标（比如远处的摩托车