基于YOLOv8的交通目标检测与车辆轨迹分析桌面软件-yolov8

## 项目描述 基于YOLOv8的交通目标检测与车辆轨迹分析桌面软件
基于 YOLOv8 的交通目标检测与车辆轨迹分析桌面软件。软件针对交通场景视频/图片，提供目标检测、实例分割、车辆轨迹识别、越线计数、数据集生成与数据分析可视化等功能，帮助用户直观了解交通物体分布与运动规律。

账号密码：admin/admin

## 项目功能
1. 图片/视频目标检测：识别车辆、行人等交通物体，以矩形锚框标注类别与置信度，支持实例分割精细轮廓标注。
2. 车辆轨迹识别与绘制：对视频逐帧跟踪，绘制各物体运动轨迹线并标注 ID。
3. 车辆越线检测与计数：设置分界线，车辆越线时自动计数并在画面实时显示。
4. 交通数据集生成：将轨迹坐标、ID、类别等导出为 xlsx/csv 文件。
5. 数据集导入与分析：导入数据集，按物体 ID 查看位置分布与类别信息。
6. 数据可视化：位置热力图、类别数量柱状图、关键数据统计展示，图表可导出为图片。
7. 登录注册：基于 MySQL 的用户账号管理（免登录版可直接使用）。

## 运行环境
– 操作系统：Windows 10/11
– Python 版本：Python 3.11
– 依赖安装：`pip install -r requirements.txt`
– 数据库：MySQL（仅登录版需要，免登录版 main_without_login.py 无需数据库）
– 运行方式：`python main.py` （登录版）或`python main_without_login.py` （免登录版）

## 项目技术
– 目标检测框架：YOLOv8（ultralytics），支持 YOLOv8n 检测模型、YOLOv8n-seg 实例分割模型、YOLOv8m-obb 旋转框跟踪模型
– 深度学习后端：PyTorch 2.2.1 + torchvision
– 图形界面：PyQt5 + Qt Designer（.ui 布局文件）
– 视频处理：OpenCV（逐帧解码、轨迹绘制、结果视频合成）
– 数据处理：pandas、numpy
– 数据可视化：pyecharts（热力图/柱状图）、matplotlib（位置散点图）
– 数据库：MySQL + PyMySQL
– 视频播放：OpenCV 逐帧渲染至 QLabel（替代 QMediaPlayer，规避系统缺 H.264 解码器黑屏问题）

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行