支持自定义线的位置； 支持使用自己训练的模型和检测类别； "YOLOv8划线计数脚本" 是一个基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）对象检测模型的计算机视觉应用项目，主要用于实现人流和车流的自动统计。该项目结合了先进的目标检测算法与自定义的线条交叉计数逻辑，适用于监控视频、实时视频流或图片中行人、车辆等目标的数量统计，广泛应用于智能交通系统、零售分析、

一、运行环境 1、项目运行环境如下 2、CPU配置 3、GPU配置 如果没有GPU yolov5目标检测时间会比较久 二、编程语言与使用库版本 项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64-1.12.1，opencv-4.6.0 opencv 官方地址Releases - OpenCV opencv github地址https://

optParser.add_option("--validate", default=True, action="store_true",help="Whether to produce trip output that is already checked for connectivity") randomTrip.py里的这个选项改为true

道路车流监测（2）：目标检测模型解释 前言一、模型选择二、yolov5s模型概览输入端========================================Mosaic数据增强自适应锚框计算自适应图片缩放基准网络============================================Focus结构CSP结构Neck网络========================