本任务主要用于统计高速路车流量和景区人流量。
•项目实现：
①.目标跟踪是目标检测的更高级用法，主要解决问题是能正确识别不同帧之间的同一个目标，而不是仅仅是同一类目标。
②.使用yolov8分类器和DeepSort跟踪器识别车辆和行人并训练其ID；
③.MatchingCascade(级联)：对detection使用匈牙利算法找到最小成本的匹配，在每个连续的帧之间确定每个目标的ID；
④.卡尔曼滤波分预测阶段：根据系统的动态模型对系统当前状态进行预测，并预测系统状态的协方差(表示不确定性)，预测的结果作为下一更新阶段的输入；更新阶段：滤波器使用新的数据来修正预测结果。这里涉及到卡尔曼增益，决定如何在预测和实际检测之间去平衡，然后滤波器会更新状态估计和状态协方差；
⑤.马氏距离：实现代价矩阵门控的函数，使代价矩阵中的不可行条目无效。对每一个检测和跟踪的匹配计算马氏距(MahalanobisDistance)作为门控阈值，如果马氏距离大于预定阈值，说明该匹配不可行。