扩大ROI检测区域并增大YOLO输入尺寸，实现多尺度检测以提高远处车辆的检出率。

[iiiostar]

修改概述:

扩大ROI检测区域并增大YOLO输入尺寸，实现多尺度检测以提高车辆检出率；同时恢复严谨的穿越方向判断逻辑。

修改的详细描述

1. 恢复严谨的穿越方向判断逻辑，添加 previous_y 字典记录每辆车的上一帧y坐标，使用 prev_y < line_y <= curr_y 判断车辆从上往下穿越计数线，降低置信度阈值
   2.将检测置信度阈值从 0.4 降至 0.15，提高检测率，扩大ROI检测区域
   3.ROI顶部裁剪：h // 3 → h // 6，ROI左右裁剪：w // 6 → w // 12，增大YOLO输入尺寸
   4.输入尺寸从默认640增至1280，新增多尺度检测：当检测数过少时自动切换到1920

经过了什么样的测试?

1. 操作系统：Windows 10/11 (win32)
   2.Python版本：3.11.9 (虚拟环境 venv311)
   依赖包：ultralytics、supervision、opencv-python
   测试视频：CARLA仿真器录制的sample.mp4

运行效果

计数线位置：y=750
预期效果：相比修改前，远处小车检测率提升，分类统计（car/motorbike/bus/truck）正常工作
输出：带检测框、轨迹和计数的标注视频保存至 res/sample_res.mp4
动图、视频、截图等

85091b960f77bca9ddb4fa9fffec660c.mp4

检测框修改对比