交通視頻監控已經成為我們生活中的一個重要工具。檢測和跟蹤車輛的能力，包括個人和公共交通工具，在許多應用中非常有用，如司機的安全，預防和監測道路事故等。該項目利用來自世界各地的閉路電視攝像機的連續視頻流，在實時幀的計算機視覺算法支持下處理車輛檢測的概念。所提出的框架利用YOLOv4實現了更快的實時目標檢測，并使用所提出的數據集在各種條件下進行了測試，如下雨、低能見度、白天、雪和晚上。第一階段對數據集進行預處理。在第一階段之后，采集各種類型的車輛圖像。在最后一階段，根據在前一階段計算或計算的屬性，找到模型的精度，平均精度(map)和IoU，它可以識別各種類型的車輛。該模型可以進一步幫助開發實時車輛事故檢測框架。

Keywords— YOLOv4, Convolutional Neural Network (CNN),
Object detection, OpenCV, Ffmpeg, Labelimg, Non-maximum
Suppression, CSPDarknet53, Vehicle Identification.

I. INTRODUCTION

在我們生活的世界里，車輛交通已經成為我們生活中至關重要的一部分，它以許多不同的方式影響著人類活動。因此，適當的交通管理變得至關重要，特別是在人們每天通勤的城市。從人命損失和財產損失的角度來看，這也是一個極其令人關切的問題，這種損失正在逐年增加。

盡管在使交通流量盡可能順暢方面取得了許多進步，但每年仍有數百萬起事故報告。事實上，道路交通事故已經被列為人類生命損失的第九大基礎[2]。

數據顯示，每年約有126萬人死于交通事故，占全球傷亡人數的2.2%，此外每年還有近2000萬至5000萬人受傷或致殘。隨著每年的激增，預計

總結

以上是生活随笔為你收集整理的基于YOLOv4的交通视频监控车辆识别的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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