基于YOLOv11的车辆汽车速度检测系统的设计与实现

本程序具有如下功能：
具有车流计数，车辆跟踪，超速报警等功能，包含了yolov11算法，opencv，pyqt，速度匹配算法，语音报警，数据库写入，html5等技术，CPU也可以跑

程序是用python实现的

首先，将利用YOLOv11算法对视频中的车辆进行目标检测。YOLOv11以其出色的实时性能和准确性，在视频流中能够迅速准确地识别出车辆的位置和类别。这将为 后续的车辆跟踪和速度测量提供基础数据。

接着，将采用车辆跟踪算法（本文使用deepsort实现）对检测到的车辆进行持续跟踪。deepsort算法结合了运动信息和外观信息，能够在复杂场景中稳定地跟踪车辆，通过跟踪，可以获取车辆在不同帧之间的运动轨迹。

随后，有了车辆跟踪得到的运动轨迹，便可以采用帧间差分法来计算车辆的速度，得出车速。这些方法通过分析连续帧中车辆位置的变化，结合时间间隔，可以估算出车辆的速度。将根据具体的应用场景和需求，选择合适的速度测量方法，并确保其准确性和稳定性。

然后，在得到车辆速度后，这个是车辆在像素上的运行速度，需要将像素速度按比例的换算成实际速度，得到实际速度后，将设置一个速度阈值，用于判断车辆是否超速。如果车辆的速度超过阈值，系统将触发超速报警机制，并自动对超速车辆进行截图。截图将保存车辆在超速瞬间的图像，并包含必要的信息（如时间戳、速度值等），以便后续的分析和处理。

同时， 需要设计一个精心规划的数据存储模块。这个模块的主要任务是确保所有检测到的数据都能够被安全、有效地保存下来，以供后续的分析、查询或进一步处理。

最后，将设计一个用户友好的界面，用于展示系统的检测结果和截图。界面将实时显示视频中的车辆检测、跟踪和速度测量情况，并在检测到超速车辆时自动展示截图。同时，系统还可以提供数据导出功能，将检测结果和截图保存为文件，方便用户进行进一步的分析和处理。