使用YOLOv8 YOLOv5 进行距离测量，速度测量。使用目标检测进行测距，测速是如何实现的呢？

最新推荐文章于 2025-05-10 16:17:39 发布
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分类专栏： AI赋能行业实战：‌最佳实践与落地案例深度解析！‌ 人工智能系统解决方案与技术架构 文章标签： YOLO 目标检测 人工智能
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文章大纲

简介

导读

在精确检测车速车距的方案中，视觉方案是非常具有挑战性的，但由于没有昂贵的距离传感器而大幅降低成本，所以潜力巨大。本文综述了基于视觉的车辆速度、距离估计。并建立了一个完整的分类法，对大量工作进行分类，对涉及的所有阶段进行分类。除此之外，还提供了详细的性能评估指标和可用数据集概述。最后，论文讨论了当前的局限性和未来的方向。

应用背景

车辆速度的准确估计是智能交通系统（ITS）的关键组成，这需要解决诸如同步数据记录、表示、检测和跟踪、距离和速度估计等问题。常见的速度估计应用场景包括自动驾驶、智能交通监控，分为固定传感器测试和移动相机/车辆下的测试。论文主要介绍了在固定位置下基于camera的速度与距离估计！下图为速度估计的整体流程：主要包括检测跟踪、距离估计、速度估计等；
在这里插入图片描述

下图是机动车速度估计的全系列技术栈！

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差帧算法（Frame Difference Algorithm）

目标检测测距

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YOLOv5+单目跟踪测速（python）
积极向上的mr.d的博客
05-05 3129
yolov5+单目实现三维跟踪测速功能，具体详见文章
基于YOLOv5+deepsort算法实现车辆检测测速系统
走向CTO的路上...
06-24 3027
在主循环中，我们首先获取一帧图像，然后使用 YOLOv5 模型进行车辆检测，得到检测结果。然后，我们使用 Homography 对象计算每辆车的速度，并在图像中绘制车速信息。在上述代码中，我们首先导入了需要用到的模块和类，包括 YOLOv5、DeepSort、Homography 等。上述代码中的权重文件和相关文件路径需要根据具体的需求进行设置，而且需要根据实际情况选择适合的配置参数。另外，车速的计算需要根据实际的相机内外参进行计算，需要根据实际情况进行配置。函数用于在图像中绘制检测到的车辆框，
用python+YOLOV8图片车辆车距
qq_45947672的博客
12-20 1035
使用深度学习模型（例如 YOLO、Mask R-CNN）来检测照片中的车辆，并得到每辆车的边界框（Bounding Box）。根据照片中两辆车的边界框，选择适当的点（例如中心点或边界最近点），计算这两个点的像素距离。如果选择中心点作为测量依据：Distance=(x2−x1)2+(y2−y1)2\text{Distance} = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}Distance=(x2​−x1​)2+(y2​−y1​)2​。
YOLOV8 + 双目测距
积极向上的mr.d的博客
04-07 8416
YOLOV8 + 双目测距
yolov8+yolov11单目测距+速度测量+目标跟踪
qq1309399183的博客
11-18 2241
yolov8+yolov11单目测距+速度测量+目标跟踪
基于AWR1642毫米波雷达与摄像头融合的实时目标检测与测距测速测角系统_毫米波雷达点云数据采集与图像平面投影_与YOLOv5Lite目标检测框匹配融合_实现目标距离速度角度测量_.zip
最新发布
08-21
实现目标距离、速度和角度测量的关键在于数据融合算法的设计和优化。这些算法需要能够处理来自不同传感器的数据，进行准确的时间同步和空间对齐。此外，对于动态环境中的多目标跟踪，还需要有高效的算法来处理多个...
【项目】使用Yolov8实现目标检测 + 测距方案 + 完整代码 + 全网首发
静谧、淡雅
05-10 1389
使用Yolov8实现目标检测 + 测距方案 + 完整代码 + 全网首发 简易方案，会有误差哈，但仍可接受。介意不要订阅哈！
YOLOv8 DeepSORT实现智能交通监控-改进yolo单目测距及速度测量-流量计数 深度学习目标检测
QQ67658008的博客
05-10 832
它基于YOLOv8，通过加入DeepSORT算法实现目标跟踪，同时还改进了YOLOv8的单目测距及速度测量技术和流量计数功能。该系统可以通过摄像头或视频源实时捕获图像，并自动检测和跟踪交通中的车辆、行人等目标。在检测到目标后，系统会根据目标在图像上的大小进行单目测距，推算出目标与摄像头之间的距离。同时，系统还可以根据目标的运动轨迹和时间间隔计算出目标的速度。这些测量数据可以为交通管理提供有用的参考信息。
yolov8+PyQt5实现车辆实时追踪，车速测量。
qq_36426741的博客
05-27 977
1.效果图2.效果图3.代码结构图。
yolov8 速度测试
贾金金金昭的blog
01-01 1868
4.如果用ThreadPoolExecutor 试试呢。yolov8 速度测试。
yolov8调用zed实现三维跟踪测速
04-19
yolov8调用zed实现三维跟踪测速
Python - YOLOv5 - 特征点提取 - 图像测距+测速
05-14
Python - YOLOv5 - 特征点提取 - 图像测距+测速 : 1.源码+算法文档 2.通过yolov5对特征点进行定位+识别，记录特征点的轨迹+速度，并求出起重机在运动过程中的制动距离
基于YOLOv5+Deepsort算法实现车辆测速系统源码+文档说明（毕业设计）.zip
04-02
基于YOLOv5+Deepsort算法实现车辆测速系统源码+文档说明（毕业设计）.zip基于Yolov5和DeepSORT算法，实现对校园内车辆和行人的追踪，并计算他们的速度以及检测是否发生碰撞。 该项目的主要目的是提供校园安全管理和交通规划的全面支持，旨在有效监控和管理校园内的车流和人流情况。通过准确追踪和分析车辆和行人的运动，该校园车流人流监控系统能够获取宝贵的人流数据，并将其应用于学校管理和规划中。学校的管理者通过本项目，可以更好地了解校园内的交通状况。这些数据可以帮助他们更有效地安排资源，策划活动的举办，优化校园内的交通路线或改进停车场的设计。从而学校可以实现整体交通效率的提高，交通拥堵的缓解，提供更好的交通体验，同时增加校园的安全性。 基于YOLOv5+Deepsort算法实现车辆测速系统源码+文档说明（毕业设计）.zip基于Yolov5和DeepSORT算法，实现对校园内车辆和行人的追踪，并计算他们的速度以及检测是否发生碰撞。 该项目的主要目的是提供校园安全管理和交通规划的全面支持，旨在有效监控和管理校园内的车流和人流情况。通过准确追踪和分析车辆和行人的运动，该校园车流人流
YOLOv8——测量高速公路上汽车的速度
知来者逆的博客
09-24 2131
在人工神经网络和计算机视觉领域，目标识别和跟踪是非常重要的技术，它们可以应用于无数的项目中，其中许多可能不是很明显，比如使用这些算法来测量距离或对象的速度。
深度学习之基于Deepsort+YoloV5道路车辆测速及分类计数
2301_79809972的博客
05-21 798
一、项目背景与目标随着城市交通的日益拥堵和交通管理的复杂性增加，对道路车辆的测速和分类计数显得尤为重要。本项目旨在利用DeepSORT和YOLOv5两种先进的深度学习技术，构建一个能够实时监测道路车辆速度并进行分类计数的系统，以提升交通管理的效率和安全性。二、技术选型与特点YOLOv5：作为目标检测领域的杰出代表，YOLOv5以其高效和准确的特点备受推崇。本项目将采用YOLOv5算法来快速准确地检测道路车辆。
【小白深度教程 1.30】手把手教你使用 Open3D（13）使用双目视觉实现目标检测和测距（Yolov8，Python 代码）
2401_87064292的博客
09-13 1478
这篇文章中，我们尝试使用双目视觉实现逐像素深度估算，并通过结合 YOLOv8 实现目标检测和距离测量。通过使用块匹配和半全局块匹配（SGBM）算法，我们展示了如何利用立体计算机视觉技术来准确确定深度信息。块匹配算法高效地在立体相机图像之间建立对应关系，而SGBM算法优化了视差图估计过程。我们接收所有左右的图像计算视差创建深度图运行 YOLOv8 目标检测显示距离及其边界框。
基于YOLOv5+DeepSort的车辆识别计数与测速系统设计（含源码、数据集）
weixin_58247857的博客
08-05 6464
摘 要随着经济的高速发展，城市交通拥堵问题逐渐凸显，严重影响人们的生活质量。同时，超速行驶也具有很大的安全隐患。为了更准确地获取视频中的车流量、车速，本次设计了一个基于YOLOv5+DeepSORT的多目标车辆分类计数、测速系统。该系统可以检测、跟踪、分类车辆并计数、测速，并对超速车辆信息进行记录。结合可视化界面能够直观的反映出道路车流量及车辆速度。对构建智能化交通检测系统，提高交通运输效率具有重要意义。
基于YOLOv8的车辆跟踪与车速计算应用
像风一样自由的博客
06-20 1752
这段代码实现了一个完整的车辆检测、跟踪和速度估计的应用，使用YOLOv8模型进行车辆检测和跟踪，通过自定义的车速估算器计算车辆速度，并将处理结果保存为新的视频文件。
如何使用YOLOv5和单目测距技术在安卓手机上进行实时目标检测及距离测量？
10-30
要实现YOLOv5与单目测距技术在安卓手机上的实时目标检测及距离测量，首先需要熟悉YOLOv5模型的部署和运行流程，同时掌握单目测距的基本原理和相机标定的方法。具体步骤如下： 参考资源链接：[YOLOv5实现单目测距技术详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/46ibc3amzm) 1. 环境搭建：在PC上搭建YOLOv5运行环境，安装Python、PyTorch、CUDA以及YOLOv5依赖的库文件。 2. 模型训练或下载：根据需要选择训练自定义模型或下载预训练好的模型。如果使用预训练模型，需确保其兼容性和准确性。 3. 相机标定：使用张友正标定法或代码获取焦距的方式对安卓手机的摄像头进行标定，以获取准确的焦距参数。 4. 移植YOLOv5到安卓：YOLOv5需要被移植到安卓平台上。可以通过使用如PyTorch Mobile这样的框架来实现。这个过程可能需要对模型进行优化，以适应移动设备的计算能力。 5. 单目测距算法实现：在安卓手机上编写或部署单目测距算法，将YOLOv5检测到的目标位置和尺寸与相机标定得到的焦距结合起来，通过D = (F*W)/P公式计算目标距离。 6. 开发安卓应用：开发一个安卓应用程序，集成YOLOv5模型和单目测距算法，实现用户界面，显示实时目标检测和距离测量的结果。 通过以上步骤，即可在安卓手机上实现基于YOLOv5和单目测距技术的实时目标检测及距离测量。这一技术的应用广泛，比如在室内导航、安全监控、自动驾驶等领域都有重要的实用价值。如果希望深入了解YOLOv5模型和单目测距技术，可以参考资源《YOLOv5实现单目测距技术详解》。这份资源详细介绍了YOLOv5在目标检测中的运用以及单目测距的原理和实现方法，是学习相关技术不可或缺的资料。 参考资源链接：[YOLOv5实现单目测距技术详解](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/46ibc3amzm)
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