在智慧城市和智能交通系统快速发展的今天，实时准确的车辆和行人检测与跟踪技术变得愈发重要。本文从零开始构建一个完整的交通场景目标检测与跟踪系统，融合YOLO系列算法、多目标跟踪技术，以及前后端分离的现代化开发实践。

随着城市化进程加快，交通管理面临着前所未有的挑战。传统的人工监控方式已无法满足现代交通管理的需求，智能交通系统应运而生。基于计算机视觉的交通场景分析技术，能够自动检测和跟踪车辆、行人等目标，为交通流量统计、违章检测、事故预警等应用提供强大支持。本文将详细介绍如何构建一个完整的交通场景目标检测与跟踪系统，结合YOLO系列算法与DeepSORT、FairMOT等跟踪器，并展示前后端分离的系统架构实现。

基于 YOLO 系列目标检测算法（YOLOv8、YOLO11）与主流多目标跟踪算法（DeepSORT、FairMOT）的交通场景智能分析系统，从核心技术原理、算法特性对比，到工程化集成与实战应用，提供兼具理论深度与实践价值的技术视角。