该项目为**校企合作**的大学生创新创业项目，
研究课题为"基于图像AI识别区域货车车流状态"，
课题目的为" 对于门岗、装卸货点等排队区域，安装视频设备抓取图片，通过AI识别区域内排队大货车数量，判断车流拥堵等级，并实现车流预定功能。"
自拟项目名称为”基于YOLO和OpenCV识别区域货车车流状态监测云系统“。
项目已经搭建完毕。
1、打开电脑cmd，执行
git clone https://github.com/ZARALEON/Truck-Tracking
如果提示错误，直接打开链接https://github.com/ZARALEON/Truck-Tracking
然后下载压缩包
2、 解压压缩包，使用任意一款终端软件（VS Code或者Typora），
这里演示使用VS Code，
左上角打开文件夹，选中刚刚解压出来的一整个文件夹，这样才能使代码文件都工作在同一个系统之中。
3、下载已训练好的yolov3模型对应的权重参数
官网在这里：YOLO: Real-Time Object Detection (pjreddie.com)
建议大家通过第三方网盘下载
链接：https://pan.baidu.com/s/181q3hodxqrOBt-0fuZ9akg?pwd=2964 提取码：2964
下载之后将其放入 Truck-Tracking/yolo-coco文件夹 里面，
否则主程序无法正确调用文件。
4、在左边文件索引栏找到main.py,
点击右上方运行程序。
5、大部分电脑第一次运行时都会报错无法运行，
出现
Traceback (most recent call last): File "c:\Users\ZARALEON\Desktop\Truck-Tracking\main.py", line 8, in import test ModuleNotFoundError: No module named 'test'
类似的错误提示。
这种情况一般直接看Traceback 最低一栏，
如果像这样提示ModuleNotFoundError: No module named 'XXX'，
一般都是可以通过执行命令 pip install XXX 来解决。
特别提示，某些模块需要安装前置依赖才能正确安装，
如安装paramiko模块时，必须先安装PyCrypto等模块才能顺利导入。
一般遇到错误提示直接将关键信息输入浏览器，可以得到准确的解决方案。
PS:如何输入命令？
一般在终端打开***对应的文件夹***，输入命令之后按回车键即可执行命令
6、通过上述步骤配置好环境后，执行main.py 。
即可看到程序运行起来了。
上述程序运行之后，
打开(http://8.130.14.17:19100/)
即可看到网页端的效果。
（PS:如果不运行程序就直接打开网页，数据是不会变化的，因为没有设备给服务器传输数据）
整个项目主要分为两个部分，
客户端和网页端。
客户端核心文件为以下五个：
yolov3.py，#主要负责模型建立与图像识别处理。
sort.py， #采用sort算法，使用卡尔曼滤波器对目标位置进行估计，利用匈牙利算法进行目标关联。
相关文章链接如下：
卡尔曼滤波https://zhuanlan.zhihu.com/p/45238681
匈牙利算法http://note.youdao.com/s/QsRIcLcJ
generate_data.py，#主要负责数据记录并且保存为文本文件。
ftp.py， #主要负责对服务器的单向数据传输。
main.py。 #整合上述文件的函数，进行有序调用。
网页端主要整合到了Web文件夹，
主要是应用Flask框架，
使用Python文件，
通过读取上传的数据文件应用chart.js即可完成基础工作。