导  读

    本文主要介绍如何使用YOLOv8+BYTETrack+OpenCV实现车辆速度的计算（详细步骤 + 代码)。 

前 言

    您是否想过如何使用计算机视觉来估计车辆的速度？在本教程中，我们将探索从对象检测到跟踪再到速度估计的整个过程。 

    本文的实现主要包含以下三个主要步骤，分别是对象检测、对象跟踪和速度估计，下面我们将一一介绍其实现步骤。

      

车辆检测

    要对视频执行对象检测，我们需要迭代视频的帧，然后对每个帧运行我们的检测模型。推理则提供对预先训练的对象检测模型的访问，我们使用yolov8x-640模型。相关代码和文档可参考链接：

https://github.com/roboflow/inference?ref=blog.roboflow.comhttps://inference.roboflow.com/?ref=blog.roboflow.com​​​​​​​

import supervision as svfrom inference.models.utils import get_roboflow_model
model = get_roboflow_model(‘yolov8x-640’)frame_generator