道路目标流量统计算法-工具盒子

实现流量统计算法有两个前提：

能够实现目标检测，最基本的前提，必须能够识别到视频帧中的车辆和行人。
能够进行目标跟踪，在检测的基础上，为目标分配一个唯一的ID。流量计数依赖于目标的唯一ID。

目标检测算法以YOLO系列为例。

跟踪算法以ByteTrack跟踪结果为例。将检测结果objects作为ByteTrack跟踪算法的参数，下面代码中，跟踪结果output_stracks 是一个STrack 类型的向量，这个类型的具体方法和成员变量可以去看ByteTrack源码。

BYTETracker tracker(fps, 30);
auto yolov8 = new YOLOv8(engine_file_path);
`while(true){
yolov8->copy_from_Mat(image, size);
yolov8->infer();
yolov8->postprocess(objs, score_thres, iou_thres, topk, num_labels);
std::vector<STrack> output_stracks = tracker.update(objs);
}`

对于统计方法，我有两个思路，对于场景比较简单的，使用划线方法；对于场景比较复杂的，使用多边形方法。

划线方法顾名思义，就是在画面中划一条分界线，只要目标BBox的某个点（比如左上角、中心点等）穿过了这条线，则可以进行对应计数。那如何用数学的方式去描述目标相对于分界线的位置？答：用叉积。代码如下。这里顺便提一嘴，在2D目标检测中，tlwh和xywh都是描述BBox的，约定俗成的是，tlwh指矩形的左上角 点、宽和高；xywh指的则是矩形的中心点、宽和高。

cv::Point linePt1(0, 800);
cv::Point linePt2(1920, 800);
cv::Point centerPt(tlwh[0] + tlwh[2]/2, tlwh[1] + tlwh[3]/2);
cv::Point vec1 = centerPt - linePt1;
cv::Point vec2 = linePt2 - linePt1;
int crossProduct = vec1.x * vec2.y - vec1.y * vec2.x;

多边形方法要求目标BBox的某个点的位置关系和给定多边形区域发生了变化（由内到外&由外到内）

bool isInside;
cv::Rect ROI(0,640,1920,1080-640);
if(centerPt.x > ROI.x && centerPt.x < ROI.x + ROI.width && centerPt.y > ROI.y && centerPt.y < ROI.y + ROI.height){
  isInside = true;
}
else{
  isInside = false;
}

在获取了当前帧目标相对给定区域的位置后，使用map来保存<目标ID，其他信息>这个键值对。因为我自己还需要统计类别（道路上不只有车，还有人），因此修改了STrack 的一些属性。

std::map<int, std::pair<std::string, int>> trafficInfoPrev, trafficInfoCurr;
if(!isInside){
  trafficInfoCurr.insert(std::make_pair(output_stracks[i].track_id, std::make_pair("Outside", output_stracks[i].label)));
}
else{
  trafficInfoCurr.insert(std::make_pair(output_stracks[i].track_id, std::make_pair("Inside", output_stracks[i].label)));
}

然后判断trafficInfoPrev 和trafficInfoCurr 中相同Key对应Value是否相同，即可判断目标是进入区域，还是离开区域。

for (const auto& pair : trafficInfoPrev) {
  // 获取当前键在trafficInfoCurr中的值
  auto it = trafficInfoCurr.find(pair.first);
  // 如果键在trafficInfoCurr中存在
  if (it != trafficInfoCurr.end()) {
  // 比较值是否相同
    if (it->second.first == pair.second.first) {
     } 
    else {
      if(pair.second.first == "Outside" && it->second.first=="Inside"){
                            std::cout << "Key " << pair.first 
                            << " has different values: Prev: " << pair.second.first
                            << ", Curr: " << it->second.first 
                            << std::endl;
        if(it->second.second == 0){
          personCnt ++;                                
        }
        else{
          carCnt++;                               
        }
      }          
    } 
}  
trafficInfoPrev = trafficInfoCurr;
trafficInfoCurr.clear();

总的来说，流量统计的关键就在于获取目标的ID，稳定的目标跟踪能带来更准确的统计结果。