本文接纳YOLOv8作为核默算法框架，团结PyQt5构建用户界面，利用Python3进行开辟。YOLOv8以其高效的及时检测能力，在多个目标检测使命中展现出卓越性能。本研究针对车辆目标数据集进行训练和优化，该数据集包罗丰富的车辆目标图像样本，为模型的准确性和泛化能力提供了有力保障。通过深度学习技能，模型可以或许自动提取车辆目标的特性并进行分类识别。PyQt5界面设计简洁直观，便于用户操作和及时查看检测结果。本研究不仅提高了车辆目标识别的程度，还为车辆目标保护提供了有力支持，具有紧张的理论应用代价。
深度学习实战智能交通计数
研究背景
车辆目标识别研究的背景主要有以下几方面：
1.媒介
1.1 YOLO 系列：目标检测范畴的璀璨明星
在及时目标检测的算法星空中，YOLO 系列无疑是最为耀眼的星座之一。从 YOLOv5 到 YOLOv8，每一次的迭代都宛如一次华丽的蜕变，在性能、速度与准确度上实现了跨越式的提升。YOLOv8，作为这一系列的最新佳构，依附其更为深邃复杂的网络架构以及精妙绝伦的训练技巧，将检测的准确性与速度推向了新的高峰。尤其在应对动态视频流中的车辆目标检测使命时，它宛如一位技艺精深的舞者，展现出了令人赞叹的卓越性能。这些明显的改进，如同强大的引力，使得 YOLO 系列在车辆目标检测范畴的应用版图不绝拓展，愈发完美地契合了及时性与准确性的双重严苛要求。
多元算法共筑车辆目标标志检测的坚实堡垒
除了光芒四射的 YOLO 系列，其他深度学习算法，诸如 Faster R - CNN、SSD 以及基于 Transformer 的 DETR 等，也纷纷在车辆目标佩带检测的舞台上崭露头角。它们各具独特的上风，好似一群才华横溢的艺术家，在不同的范畴绽放光彩。Faster R - CNN 以其在检测精度上的非凡表现，如同一位精雕细琢的工匠，刻画着每一个细节；而 SSD 则在速度方面具备明显上风，好似一阵疾风，迅速而灵敏。最新的研究好似一场永不绝歇的探索之旅，不绝挖掘这些算法的改进版本，力求在速度与准确性之间找到那最为完美的平衡点，如同在钢丝上寻找平衡的舞者，寻求极致的调和。
1.2 车辆目标检测技能：欢迎挑衅，砥砺前行
当前，中国车辆目标检测技能正置身于充满挑衅的海潮之中，亟待提高检测的及时性、准确性以及在多变环境下的适应性，如同在波涛汹涌的大海中航行的船只，必要不绝调解航向，欢迎风浪的挑衅。为了跨越这些难关，研究职员们宛如大胆的探险家，不绝探索新的算法和技能。比方，通过深度学习模型的轻量化设计，如同为船只减轻负重，提高算法的运行服从，使其在复杂的环境中更加灵活灵敏；利用创新的数据增强技能和自适应学习方法，仿佛为船只加固船身，提升模型的泛化能力和鲁棒性，使其可以或许在各种未知的海域中稳健前行。
1.3 YOLOv8算法在车辆目标检测系统中的精彩演绎
本博客致力于基于 YOLOv8 算法构建一个车辆目标检测系统，并全方位展示其魅力。我们将出现系统精致的界面结果，如同揭开一幅美丽画卷，让您明确其独特风采；深入阐述其算法原理，好似探秘一座神秘城堡，为您展现此中的奥秘；毫无保存地提供代码实现，仿佛为您递上一把开启知识宝库的钥匙；详细分享该系统的实现过程，如同陪伴您走过一段精彩路程，让您切身体验此中的艰辛与喜悦。希望本博客的倾心分享能如同一盏明灯，为读者照亮前行的道路，给予您深刻的启示，进而推动更多相干研究的发达发展。本文的焦点内容主要涵盖以下几个方面：
- YOLOv8 算法的卓越应用与性能对比
本文不仅详细先容了基于 YOLOv8 算法的中国车辆目标检测系统的构建进程，如同讲述一个精彩的创业故事，而且还深入细致地比较了 YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5 等早期版本的性能差异，仿佛展开一场激烈的武林高手对决。这一全面深入的比较研究，好似一本权势巨子的指南，为中国车辆目标检测技能的选型提供了坚实有力的参考依据。特殊是 YOLOv8 算法在服从和精准度方面所展现出的明显上风，如同一座明亮的灯塔，为 车辆目标检测指明确一条更为高效、更为准确的技能路径。
- PyQt5 打造的友好用户界面
通过 Python 的 PyQt5 库精心打造的车辆目标检测系统，不仅具备高效卓越的检测能力，如同一位内功深厚的武林高手，更提供了直观便捷、令民气旷神怡的用户操作界面，仿佛为用户搭建了一座温馨的家园。这种贴心的设计，使得车辆目标检测变得更加亲切友好，如同一位热情好客的主人，有助于广泛推广 YOLOv8 算法的应用，同时也为车辆目标检测技能的遍及和实用化注入了强大的动力，如同东风化雨，滋润着这片技能的田野。
- YOLOv8 模型的深度研究与性能分析
本文不仅在实践中应用了 YOLOv8 算法，更对其性能进行了全方位、深层次的评估和分析，如同对一件珍贵的艺术品进行细致入微的观赏。我们深入研究了包罗精准度、召回率等关键指标，宛如揭开了一幅神秘画卷的每一个细节，以及模型在不同环境条件下的表现，仿佛探索一片未知的森林，每一个角落都不放过。这些深入的研究结果，为全面明确 YOLOv8 算法的性能提供了一个细致入微的视角，如同为观察者配备了一台高倍显微镜，让每一个细微之处都清晰可见。同时，也为算法的进一步优化和改进铺就了坚实的道路，如同为修建者准备了充足的砖石，助力构建更加雄伟的技能大厦。
2.车辆目标数据集先容
车辆目标数据集包罗常见车辆、公交车、卡车、行人等类别，在数据预处置惩罚阶段，采取了几项关键步骤以确保数据集的质量。首先，全部图像都经过了自动方向校正。接着，全部图像都被同一调解至640x640像素，通过拉伸的方式来适配这一分辨率。
3.界面测试结果演示
4. YOLOV8 原理
YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要布局如下图所示：
从图中可以看出，网络还是分为三个部门： 主干网络（backbone），特性增强网络(neck)，检测头(head) 三个部门。
主干网络： 依然利用CSP的头脑，改进之处主要有：1、YOLOV5中的C3模块被更换成了C2f模块；其余大要和YOLOV5的主干网络划一。
特性增强网络： YOLOv8利用PA-FPN的头脑，详细实施过程中将YOLOV5中的PA-FPN上采样阶段的卷积去除了，而且将此中的C3模块更换为了C2f模块。
检测头：区别于YOLOV5的耦合头，YOLOV8利用了Decoupled-Head
其它更新部门：
1、摒弃了之前anchor-based的方案，拥抱anchor-free头脑。
2、损失函数方面，分类利用BCEloss，回归利用DFL Loss+CIOU Loss
3、标签分配上Task-Aligned Assigner匹配方式
5 模型训练
模型训练主要分为如下几步：
5.1 Conda环境构建
新人安装Anaconda环境可以参考博主写的文章Anaconda3与PyCharm安装配置保姆教程
5.2 基础环境构建
新人安装PyTorch GPU版本可以参考博主写的文章基于conda的PyTorch深度学习框架GPU安装教程
5.3 安装YOLOv8环境
- conda create -n yolov8 python=3.8
- conda activate yolov8
- pip install ultralytics
车辆目标检测系统训练数据集格式
- images
- train
- image1.jpg
- image2.jpg
- ...
- val
- image11.jpg
- image22.jpg
- ...
- labels
- train
- image1.txt
- image2.txt
- ...
- val
- image11.txt
- image22.txt
- ...
紧接着，我们着手确定训练过程所依托的计算设备。在这个环节中，我们秉持优先选择的策略，将目光聚焦于 GPU（cuda:0），因为它具备强大的并行计算能力，可以或许极大地加速训练过程。然而，若 GPU（cuda:0）不可用，我们也做好了充实的应对准备，即退而求其次，选择利用 CPU 来继续我们的训练使命。尽管 CPU 的计算速度相对较慢，但它依然可以或许确保训练工作的顺遂进行，为我们的研究提供持续的支持。
- import os
- import torch
- import yaml
- from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型
- device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
- workers = 1
- batch = 8
- data_name = "vis"
- data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current') # 数据集的yaml的绝对路径
- unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
- # 获取目录路径
- directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)')
- # 读取YAML文件，保持原有顺序
- with open(data_path, 'r') as file:
- data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
- # 修改path项
- if 'path' in data:
- data['path'] = directory_path
- # 将修改后的数据写回YAML文件
- with open(data_path, 'w') as file:
- yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)
- model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8s.pt'), task='detect') # 加载预训练的YOLOv8模型
- results = model.train( # 开始训练模型
- data=data_path, # 指定训练数据的配置文件路径
- workers=0,
- imgsz=640, # 指定输入图像的大小为640x640
- epochs=100, # 指定训练100个epoch
- batch=batch, # 指定每个批次的大小为8
- name='train_v8_' + data_name # 指定训练任务的名称
- )
6 系统实现
6.1架构设计
MainWindow 类的焦点目标是打造一个用户友好的交互式中国车辆目标检测系统。为了达成这一目标，接纳了将界面、媒体处置惩罚与模型进行集成的设计理念。通过对象组合的手段，把不同的处置惩罚器和模型整合在一起，使得每个功能模块都可以独立运作。与此同时，还运用信号和槽机制来实现模块之间的交互以及数据的传递。
我们的系统设计理念以三层架构作为焦点，分别是处置惩罚层、界面层以及控制层。在系统设计过程中，我们将重点置于确保各个组件可以或许协同运作的同时，保持充实的模块独立性，以便于未来进行维护和升级。
处置惩罚层（Processing Layer）：通过运用模块化的处置惩罚层，我们对 YOLOv8Detector 类所实现的深度学习模型予以封装。云云一来，图像处置惩罚与目标检测的复杂性对于其他系统组件而言是不可见的。这种封装不但提升了系统的可靠性，还使得未来更换或升级模型变得更为容易。
界面层（UI Layer）：在界面层方面，我们借助 PyQt5 库构建出一套完备的用户界面，提供了直观的操作按钮、状态标签以及及时的图像表现。该界面不但可以或许对用户的操作做出相应，还能及时反馈模型的检测结果，进而提高用户的操作便利性与系统的交互性。界面的设计目标在于低沉用户的学习曲线，即便是没有技能背景的用户也可以或许轻松掌握。
控制层（Control Layer）：控制层是连接用户界面与后端处置惩罚模块的桥梁。在这一层中，MainWindow 类肩负着相应用户交互、控制视频流处置惩罚以及展示模型猜测结果的重任。通过信号和槽机制，我们可以或许将用户的操作转化为系统的相应，比方启动和停止视频流、调解检测设置等。如许的设计不仅提高了系统反应的及时性，还增强了用户的控制感。
6.2 系统流程
当用户启动我们的应用程序时，系统会首先对 MainWindow 类进行实例化。该类不但负责初始化用户界面，设定窗口巨细以及展示区域，还会准备好后续处置惩罚所需的各类参数。用户界面作为与系统交互的紧张桥梁，为用户提供了选择视频输入源的机会。输入源的灵活性可谓此系统的一大亮点，用户可以或许选择及时视频流、预录视频文件或者单张图片作为检测的媒介。
一旦输入源被用户选定，系统就会开始调用内置的媒体处置惩罚器来进行数据的读取与处置惩罚。这个过程涵盖了摄像头的及时捕捉设置、视频文件的解码读取以及图像数据的加载至内存等环节。这些环节均是自动进行的，无需用户进行手动配置，充实彰显了智能化的设计理念。
接下来，系统将进入连续的处置惩罚循环，持续对及时获取的帧数据进行分析。在预处置惩罚阶段，系统会通过一系列的图像处置惩罚技能，比方缩放、色彩转换等，让每帧图像符合 YOLOv8 模型的输入尺度。这一步骤对于提升模型的识别服从与准确度起着至关紧张的作用。
紧接着，经过预处置惩罚的图像会被送入经过训练的 YOLOv8 模型进行及时检测。模型可以或许快速地在图像中定位中国车辆目标，并对它们进行分类，其结果将用于后续的界面更新。我们的系统设计允许在用户界面上及时表现检测框，标注目标类别，并在界面上及时展示检测的统计数据。这种即时的反馈为用户提供了清晰的视觉指引，有助于他们了解当前环境的安全状况。
6.3 代码实现
在今世计算机视觉范畴中，把深度学习模型应用于及时图像处置惩罚使命已然成为一项关键技能。在本博客里，我们会详细阐述如何运用 YOLOv8 算法，并团结 PyQt5 来创建一个及时目标检测系统。这个系统可以或许在视频流中识别并标注特定对象，好比车辆目标检测。
（1）引入必要的库：
首先，系统的构建从导入必要的 Python 模块开始。sys 模块是 Python 内置的模块，它提供了诸多与 Python 解释器紧密相干的功能。比方，sys.argv 可用于获取命令行参数，这在启动应用程序时非常紧张。time 模块允许我们获取当前时间，这对于性能评估以及监控推理时间起着至关紧张的作用。OpenCV 库（cv2）是图像处置惩罚的焦点，它提供了一系列强大的功能来捕捉和处置惩罚图像数据。
- import cv2
- import numpy as np
- from PyQt5.QtCore import QTimer, Qt, pyqtSignal, QThread
- from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QPalette
- from PyQt5.QtWidgets import QMainWindow, QFileDialog, QDesktopWidget
- from ui_mainwindow import Ui_MainWindow
- from utils import image_read_from_chinese_path
- from ultralytics import YOLO
构建用户界面（UI）是实现系统的关键一步。我们借助 PyQt5 库构建了图形用户界面。QMainWindow 作为我们窗口的基类，为展示处置惩罚后的图像提供了一个画布。
- class MyMainWindow(QMainWindow):
- def __init__(self, parent=None):
- # 调用父类构造函数，创建窗体
- super().__init__(parent)
- # 创建UI对象
- self.ui = Ui_MainWindow()
- # 构造UI界面
- self.ui.setupUi(self)
- self.set_centre()
- self.image_file_path = None
- self.model = YOLO('./weights/best.pt')
7. YOLOv8整合DeepSORT算法
7.1 sort算法先容
- SORT算法的主要代码模块：
如果没有SORT的实现，可以参考以下布局：
- Kalman Filter：估计轨迹的状态。
- 匈牙利算法：解决目标匹配题目。
- 轨迹管理：为新目标分配轨迹ID，同时移除失效轨迹。
- 集成SORT到YOLO的检测结果：
将YOLO每帧的检测结果（界限框+置信度+类别）输入到SORT进行处置惩罚，返回每个目标的跟踪ID。
7.2 deepsort整合yolov8
- import cv2
- import numpy as np
- from ultralytics import YOLO
- from deepsort import Sort # 确保已下载SORT代码
- # 加载YOLO模型
- model = YOLO("best.pt")
- # 初始化SORT跟踪器
- tracker = Sort()
- # 初始化计数器
- vehicle_count = 0
- counted_ids = set()
- def process_frame(frame):
- global vehicle_count
- # 使用YOLOv8进行目标检测
- results = model(frame)[0]
- # 筛选车辆相关检测
- detections = []
- for box in results.boxes:
- cls, conf = int(box.cls), float(box.conf)
- if cls in VEHICLE_CLASSES and conf > 0.5:
- x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0]) # 获取边界框坐标
- detections.append([x1, y1, x2, y2, conf])
- # 将检测结果输入SORT跟踪器
- tracked_objects = tracker.update(np.array(detections))
- # 绘制跟踪结果并统计
- for obj in tracked_objects:
- x1, y1, x2, y2, track_id = map(int, obj[:5])
- # 如果该目标ID未被计数，并且经过计数区域，则计数
- if track_id not in counted_ids:
- if is_in_counting_zone((x1, y1, x2, y2)): # 自定义计数区域函数
- vehicle_count += 1
- counted_ids.add(track_id)
- # 绘制边界框和ID
- cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
- cv2.putText(frame, f"ID: {track_id}", (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 255, 255), 2)
- # 显示计数结果
- cv2.putText(frame, f"Count: {vehicle_count}", (10, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)
- return frame
- def is_in_counting_zone(bbox):
- # 简单判断目标是否经过计数区域，例如屏幕中间的一条虚拟线
- x1, y1, x2, y2 = bbox
- center_y = (y1 + y2) // 2
- return 300 < center_y < 320 # 根据需求调整区域
- # 视频输入
- cap = cv2.VideoCapture("video.mp4")
- while cap.isOpened():
- ret, frame = cap.read()
- if not ret:
- break
- # 处理每帧
- processed_frame = process_frame(frame)
- # 显示结果
- cv2.imshow("Vehicle Tracking", processed_frame)
- if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
- break
- cap.release()
- cv2.destroyAllWindows()
安装环境与文件阐明
离线安装配置文件阐明
总结与猜测
在本博客当中，我们对一个基于YOLOv8 模型的及时车辆目标检测系统进行了详细
的先容。该系统接纳模块化的设计方式，充实运用了合理的架构设计，从而具备精良的可维护性与可扩展性。它的用户界面非常友好，可以或许及时展示车辆目标检测和识别的结果。
此系统支持摄像头、视频、图像以及批量文件等多种输入源，可以或许满意用户在不同场景下的需求。后续可以添加更多的预训练模型，以增加检测和识别的种类；对用户界面进行优化，增强个性化设置；而且积极倾听用户反馈，盼望不绝改进系统，从而更好地满意用户的需求。
竣事语
由于博主能力有限，博文中提及的方法纵然经过试验，也不免会有疏漏之处。希望您能热心指出此中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，出现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝见教。
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