基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

本文主要是介绍基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

《博主简介》

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三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】

《------正文------》

基本功能演示

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摘要：交通标志智能检测与识别系统对于提升道路安全、改善交通管理和推动自动驾驶技术的发展都有至关重要的作用。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过9738张图片，训练了一个进行交通标志智能检测与识别的目标检测模型,可检测45种不同交通标志。并基于此模型开发了一款带UI界面的交通标志智能检测与识别系统，可用于实时检测场景中的不同交通标志，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

文章目录

基本功能演示
前言
一、软件核心功能介绍及效果演示
- 软件主要功能
- （1）图片检测演示
- （2）视频检测演示
- （3）摄像头检测演示
- （4）保存图片与视频检测结果
二、模型的训练、评估与推理
- 1.YOLOv8的基本原理
- 2. 数据集准备与训练
- 3. 训练结果评估
- 4. 检测结果识别
【获取方式】
结束语

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

前言

交通标志智能检测与识别系统对于提升道路安全、改善交通管理和推动自动驾驶技术的发展都有至关重要的作用。

首先，对于驾驶员来说，即便在恶劣天气或光线不足的情况下，这个系统都能够准确识别交通标志，及时提供必要的交通信息，从而大大降低交通事故的发生概率。
其次，对于城市交通管理中心，该系统可以实时监控交通标志的状态，快速发现被损坏或被遮挡的标志，确保道路信息的畅通无阻。在自动驾驶领域，一个准确的交通标志识别系统是自动驾驶汽车感知环境的关键，它能够帮助车辆理解和遵守交通规则，使自动驾驶更加安全可靠。
此外，交通标志识别技术还可以应用于智能交通系统（ITS）中，以优化交通流量及减少拥堵；导航软件可以利用识别信息提供更加精准的路线指引；驾驶辅助系统则能利用这一技术提醒驾驶者即将到来的交通条件变化，增强驾驶体验。
总之，随着交通网络的日益复杂和车流量的持续增长，交通标志智能检测与识别的重要性正在不断上升，它的应用对于创建更智能、更安全的道路交通环境至关重要。

博主通过搜集不同种类的交通标志的相关数据图片，根据YOLOv8的目标检测技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的交通标志智能检测与识别系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。

软件初始界面如下图所示：
在这里插入图片描述

检测结果界面如下：
在这里插入图片描述

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行45种交通标志的检测与识别，具体交通标志名称见数据集介绍部分;
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；

（1）图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。
单个图片检测操作如下：
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批量图片检测操作如下：
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（2）视频检测演示

点击视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
在这里插入图片描述

（3）摄像头检测演示

点击摄像头图标，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头图标，可关闭摄像头。
在这里插入图片描述

（4）保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
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二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
其主要网络结构如下：
在这里插入图片描述

2. 数据集准备与训练

本文使用的数据集为tt100K交通标志数据集，选取其中每类样本数大于100的交通标志图片进行模型训练，并将原始标签转换为yolo格式标签。最终一共包含9738张图片，其中训练集包含6793张图片，验证集包含1949张图片，测试集包含996张图片.部分图像及标注如下图所示。最终共有45种交通标志参与模型训练，中英文名称对照如下：
模型训练时，使用的名称对照表如下：
在这里插入图片描述
其中训练的45个交通标志类别中文名称为：

[‘限速80’, ‘禁止自行车同行’, ‘禁止掉头’, ‘限重55吨’, ‘限速60’, ‘人行横道’, ‘禁止鸣笛’, ‘非机动车行进标志’, ‘禁止左转’, ‘减速让行’, ‘最低限速80’, ‘限高4米’, ‘机动车行驶’, ‘限速70’, ‘禁止驶入’, ‘限高4.5米’, ‘禁止摩托车通行’, ‘禁止大型客车通行’, ‘禁止人力车通行’, ‘十字交叉’, ‘机动车行进标志’, ‘限速30’, ‘禁止机动车通行’, ‘禁止长时间停车’, ‘注意儿童’, ‘禁止货车通行’, ‘禁止某两种车辆通行’, ‘解除限制速度’, ‘限速20’, ‘限重30吨’, ‘限速40’, ‘非机动车行驶’, ‘限速120’, ‘施工’, ‘限高5米’, ‘最低限速60’, ‘注意行人’, ‘限速100’, ‘注意合流’, ‘最低限速100’, ‘禁止右转’, ‘限重20吨’, ‘靠右侧道路行驶’, ‘禁止危险品车辆通行’, ‘限速50’]

在这里插入图片描述

图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入TrafficSignData目录下。
在这里插入图片描述

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：

train: E:\MyCVProgram\TrafficSignDetection\datasets\TrafficSignData\images\train
val: E:\MyCVProgram\TrafficSignDetection\datasets\TrafficSignData\images\valnc: 45
names: ['pl80', 'p6', 'p5', 'pm55', 'pl60', 'ip', 'p11', 'i2r', 'p23', 'pg', 'il80', 'ph4', 'i4', 'pl70', 'pne', 'ph4.5', 'p12', 'p3', 'pl5', 'w13', 'i4l', 'pl30', 'p10', 'pn', 'w55', 'p26', 'p13', 'pr40', 'pl20', 'pm30', 'pl40', 'i2', 'pl120', 'w32', 'ph5', 'il60', 'w57', 'pl100', 'w59', 'il100', 'p19', 'pm20', 'i5', 'p27', 'pl50']

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# Use the model
if __name__ == '__main__':# Use the modelresults = model.train(data='datasets/TrafficSignData/data.yaml', epochs=350, batch=4)  # 训练模型# 将模型转为onnx格式# success = model.export(format='onnx')

3. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
在这里插入图片描述

各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下：
在这里插入图片描述
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型45类目标检测的mAP@0.5平均值为0.796，结果还是很不错的。
在这里插入图片描述

4. 检测结果识别

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/4840.jpg"# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)