基于YOLO的车型识别与计数系统

最新推荐文章于 2025-03-16 23:03:27 发布

编程千纸鹤

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分类专栏：人工智能大数据文章标签： YOLO 车型检测 YOLO识别训练

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/BS009/article/details/144376549

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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文末获取源码

项目编号：

一，环境介绍

语言环境：Python3.8

数据库：SQLLite

开发工具：PyCharm

应用技术：YOLO8

二，项目简介

开发车型识别与计数系统对于提高交通管理效率和城市规划具有重要意义。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个车型识别与计数系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1 Score等结果分析。文章深入讲解了YOLOv8算法的底层原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并封装成一个基于PySide6的美观UI界面。

系统能够精准地检测和分类交通中的不同车型并实现车辆计数，支持选择图片、图片文件夹、视频文件以及开启摄像头检测，包含柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数、可视化结果显示等功能。另外，设计了基于SQLite数据库的用户注册登录管理界面、可点击按钮切换不同模型、可方便修改的UI界面。本文旨在为深度学习领域的新手提供一份实用指导和参考，完整的代码和数据集已在文章结尾提供链接，便于读者下载和使用。

本博客通过详细介绍一个基于YOLOv8算法的车型识别与计数系统的开发和实现，旨在为深度学习和目标检测领域的研究者和从业者提供一个全面的研究和应用示例。本文的贡献可以概括如下：

1. 采用最先进的YOLOv8算法：我们首次将YOLOv8算法应用于车型识别与计数系统，展现了其在处理复杂交通场景中的高效性和准确度。通过与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法的性能对比，本文详细展示了YOLOv8在车型识别精度、处理速度等方面的显著优势，为后续研究提供了新的技术路径。

2. 利用PySide6实现用户友好的系统界面：通过采用PySide6库，我们开发了一个直观且易于操作的车型识别与计数系统界面。该界面不仅优化了用户体验，也便于从业者和研究人员更有效地利用YOLOv8算法进行车型识别与计数，推动了技术的实际应用。

3. 集成登录管理功能，增强系统安全性：系统设计中包含了登录管理功能，确保了使用过程的安全性和个性化定制的可能性。这一创新点不仅提升了系统的专业性和安全性，也为将来引入更多高级功能打下了基础。

4. 对YOLOv8模型的深入研究与分析：本文不仅介绍了YOLOv8算法的应用，还对其性能进行了全面评估，包括精确度、召回率以及在不同环境下的表现分析。这些深入的研究有助于全面理解YOLOv8算法的强大能力和应用范围，为算法的进一步优化和改进提供了坚实的基础。

5. 提供完整的数据集和代码资源包：为了促进技术的共享和传播，本文提供了一套完整的数据集和代码资源包，包括用于训练和测试的详细数据集以及实现系统的完整代码。这使得读者能够直接复现实验结果，并在此基础上进行进一步的研究和应用开发。

三，系统展示

数据集

四，核心代码展示

import sys  # 导入sys模块，用于处理Python运行时环境的一些操作
import time  # 导入time模块，用于处理时间相关的操作
import cv2  # 导入OpenCV库，用于处理图像和视频
from QtFusion.path import abs_path
from QtFusion.config import QF_Config
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 从QtFusion库中导入FBaseWindow类，用于创建主窗口
from QtFusion.handlers import MediaHandler  # 从QtFusion库中导入MediaHandler类，用于处理媒体数据
from QtFusion.utils import drawRectBox  # 从QtFusion库中导入drawRectBox函数，用于在图像上绘制矩形框
from QtFusion.utils import get_cls_color  # 从QtFusion库中导入get_cls_color函数，用于获取类别颜色
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 导入PySide6库的QtWidgets和QtCore模块，用于创建GUI和处理Qt的核心功能
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # 从YOLOv8Model模块中导入YOLOv8Detector类，用于进行YOLOv8物体检测
QF_Config.set_verbose(False)
cls_name = ["小型车", "中型车", "大型车", "小型卡车", "大型卡车", "油罐车", "特种车"]  # 定义类别名称列表

model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/vehicle-best-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names)  # 获取类别颜色

def frame_process(image):  # 定义帧处理函数，用于处理每一帧图像
    image = cv2.resize(image, (850, 500))  # 将图像的大小调整为850x500
    pre_img = model.preprocess(image)  # 对图像进行预处理

    t1 = time.time()  # 获取当前时间
    pred = model.predict(pre_img)  # 使用模型进行预测
    t2 = time.time()  # 获取当前时间
    use_time = t2 - t1  # 计算预测所花费的时间

    print("推理时间: %.2f" % use_time)  # 打印预测所花费的时间
    det = pred[0]  # 获取预测结果
    # 如果有检测信息则进入
    if det is not None and len(det):
        det_info = model.postprocess(pred)  # 对预测结果进行后处理
        for info in det_info:  # 遍历检测信息
            name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info[
                'class_id']  # 获取类别名称、边界框、置信度和类别ID
            label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)  # 创建标签，包含类别名称和置信度
            # 画出检测到的目标物
            image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])  # 在图像上绘制边界框和标签

    window.dispImage(window.label, image)  # 在窗口的label上显示图像