摘要
随着城市化进程加速和人口增长加快,城市交通问题日益突出,传统人工管理难以应对,需要智能化升级。文章探讨了计算机视觉和深度学习技术在智能交通管理中的应用潜力,重点介绍了目标检测与跟踪技术,如YOLOv5和DeepSORT(Deep learning-based Simple Online and Realtime Tracking)算法。文章研究利用数字孪生技术,生成交通流量数据集,训练YOLOv5模型用于车辆检测与识别,结合DeepSORT算法实现车辆跟踪和速度计算,将检测结果存储于本地,可用于后续分析。该系统能够准确识别、跟踪车辆并计算其平均速度,适用于多种交通场景。该系统强调了数字孪生技术与先进检测跟踪技术整合在智能交通系统中的作用,可显著提升城市交通管理效率,推动城市交通智能化发展。
出处
《管理学家》
2025年第18期46-48,共3页
Master Management
基金
2025年校内专项-人才培养质量建设-本科教学质量提升-校级教改项目(01892554213032)。
