基于yolov8、yolov5的行人检测系统（含UI界面、训练好的模型、Python代码、数据集）

项目介绍

项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：

算法模型：
    yolov8、yolov8 + SE注意力机制 或 yolov5、yolov5 + SE注意力机制 ， 直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。

数据集：
    网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。

界面：
    PyQt5

以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点 。

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摘要： 行人检测对于智能交通系统、自动驾驶以及城市公共安全保障具有至关重要的作用。本文介绍了一款基于YOLOv8深度学习框架的行人检测模型，该模型使用了**1800张图片进行训练，能够识别多种环境下的行人，包括城市街道、校园区域、商场内部等。此外，我们开发了一款带有UI界面的行人检测系统，支持实时检测不同场景下的行人，并能更直观地展示检测结果。该系统采用Python与PyQT5开发，能够对图片、视频及摄像头输入进行目标检测，同时支持检测结果的保存。本文还附带了完整的Python代码和使用指南，供有兴趣的读者学习参考，获取完整的代码资源请参见文章末尾。

前言

    行人检测在智能交通管理、自动驾驶系统以及城市公共安全方面起着关键作用。在交通监控与智能驾驶领域，及时且精确地检测出行人，有助于避免交通事故的发生，提升行车安全性，并为城市管理部门提供人流数据分析支持。此外，行人检测还能帮助相关部门提升道路安全，提高管理效率，减少意外事故造成的经济损失。

    行人检测在多个领域中得到了广泛应用，如智能交通系统、自动驾驶、城市监控、商场客流分析等场景中，都扮演着重要角色。在智能交通系统中，一个自动化的行人检测系统能够实现实时监控，及时识别道路上出现的行人，从而避免交通事故的发生，提高道路通行效率，保障公共道路的安全性。

    在现代城市管理中，行人检测系统还可以与其他智能监控系统协同工作，比如与交通管理系统整合，以提供实时的人流数据，推动智慧城市建设和城市规划的进一步发展。在后续管理与数据分析阶段，系统能够帮助快速分析特定区域的行人流量，为城市交通优化提供数据支持，确保行人安全和公共资源的合理调配。

    通过收集与行人相关的数据和图像，博主利用YOLO目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的行人检测系统，该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存检测结果。

功能展示：

部分核心功能如下：

• 功能1： 支持单张图片识别
• 功能2： 支持遍历文件夹识别
• 功能3： 支持识别视频文件
• 功能4： 支持摄像头识别
• 功能5： 支持结果文件导出（xls格式）
• 功能6： 支持切换检测到的目标查看

更多的其他功能可以通过下方视频演示查看。

基于深度学习的行人检测识别系统（yolov8）

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🌟 一、环境安装

文档中有详细的环境安装指南，包括 Python、PyCharm、CUDA、Torch 等库的安装步骤，所有版本均已适配。你可以根据文档或视频教程一步步完成安装。

经过三年多的经验积累，我整理了在帮助他人安装环境过程中常见的问题和解决方法，并汇总到这份文档中。无论你是使用 GPU 版还是 CPU 版，都能找到相关的安装细节和说明。文档会定期更新，以确保最新的环境配置和优化，供大家参考。

文档截图如下：

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🌟 二、数据集介绍

提供全面、结构化的数据集，它不仅包含了丰富的类别，而且已经细致地划分为训练集、验证集和测试集，以满足不同阶段的模型训练需求。而且数据集的格式，可直接支持YOLO训练，无需额外的格式转换工作。

数据样式如下：

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🌟 三、深度学习算法介绍

1. yolov8相关介绍

YOLOv8 是一个SOTA（State-Of-The-Art）模型，建立在以往 YOLO 版本的成功基础上，引入了许多新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括：全新的骨干网络、Anchor-Free 检测头以及新型损失函数，这些改进使得 YOLOv8 能够在从CPU到GPU的各种硬件平台上高效运行。

然而，ultralytics 并没有直接将开源库命名为YOLOv8，而是使用了ultralytics这个名称。原因在于ultralytics将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法。一个主要特点是可扩展性。该库的目标是不仅能够支持 YOLO 系列模型，还能够支持非 YOLO 模型以及分类、分割、姿态估计等各类任务。

总而言之，ultralytics 开源库的两个主要优点是：

• 融合众多当前 SOTA 技术于一体

• 未来将支持其他 YOLO 系列以及 YOLO 之外的更多算法

网络结构如下：

2. yolov5相关介绍

YOLOV5有YOLOv5n，YOLOv5s，YOLOv5m，YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。

  本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5，该算法是YOLO系列算法的较新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外，YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。

  在YOLOv5中，首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取，得到一系列特征图。然后，通过对这些特征图进行处理，将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数，即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。

  在YOLOv5中，每个检测框由其左上角坐标(x,y)、宽度(w)、高度(h)和置信度(confidence)组成。同时，每个检测框还会预测C个类别的概率得分，即分类得分(ci)，每个类别的得分之和等于1。因此，每个检测框最终被表示为一个(C+5)维的向量。在训练阶段，YOLOv5使用交叉熵损失函数来优化模型。损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三部分组成，其中定位损失和置信度损失采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法，能够有效地缓解正负样本不平衡和目标尺寸变化等问题。

  YOLOv5网络结构是由Input、Backbone、Neck、Prediction组成。Yolov5的Input部分是网络的输入端，采用Mosaic数据增强方式，对输入数据随机裁剪，然后进行拼接。Backbone是Yolov5提取特征的网络部分，特征提取能力直接影响整个网络性能。YOLOv5的Backbone相比于之前Yolov4提出了新的Focus结构。Focus结构是将图片进行切片操作，将W（宽）、H（高）信息转移到了通道空间中，使得在没有丢失任何信息的情况下，进行了2倍下采样操作。

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🌟 四、模型训练步骤

1. 使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：
   

2. 修改 model_yaml 的值，以符合实际情况。如果你打算训练 YOLOv8s 模型，请将其修改为 model_yaml = yaml_yolov8s。如果你想训练添加 SE注意力机制 的模型，请将其修改为 model_yaml = yaml_yolov8_SE。

3. 修改 data_path 的数据集路径。这里默认指定的是 traindata.yaml 文件。如果你使用的是我提供的数据，可以不用修改。

4. 修改 model.train() 中的参数，根据自己的需求和电脑硬件的情况进行调整。

   # 文档中对参数有详细的说明
   model.train(data=data_path,             # 数据集
               imgsz=640,                  # 训练图片大小
               epochs=200,                 # 训练的轮次
               batch=2,                    # 训练batch
               workers=0,                  # 加载数据线程数
               device='0',                 # 使用显卡
               optimizer='SGD',            # 优化器
               project='runs/train',       # 模型保存路径
               name=name,                  # 模型保存命名
               )
   

5. 修改traindata.yaml文件， 打开 traindata.yaml 文件，如下所示：
   
   在这里，只需修改 path 的值，其他的都不用改动（仔细看上面的黄色字体），我提供的数据集默认都是到 yolo 文件夹，设置到 yolo 这一级即可，修改完后，返回 train.py 中，执行train.py。

6. 打开 train.py ，右键执行。
   

7. 出现如下类似的界面代表开始训练了
   

8. 训练完后的模型保存在runs/train文件夹下
   

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🌟 五、模型评估步骤

1. 打开val.py文件，如下图所示：
   

2. 修改 model_pt 的值，是自己想要评估的模型路径

3. 修改 data_path ，根据自己的实际情况修改，具体如何修改，查看上方模型训练中的修改步骤

4. 修改 model.val()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

   model.val(data=data_path,           # 数据集路径
             imgsz=300,                # 图片大小，要和训练时一样
             batch=4,                  # batch
             workers=0,                # 加载数据线程数
             conf=0.001,               # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。
             iou=0.6,                  # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。
             device='0',               # 使用显卡
             project='runs/val',       # 保存路径
             name='exp',               # 保存命名
             )
   

5. 修改完后，即可执行程序，出现如下截图，代表成功（下图是示例，具体以自己的实际项目为准。）
   

6. 评估后的文件全部保存在在 runs/val/exp... 文件夹下
   

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🌟 六、训练结果

我们每次训练后，会在 run/train 文件夹下出现一系列的文件，如下图所示：

   如果大家对于上面生成的这些内容（confusion_matrix.png、results.png等）不清楚是什么意思，可以在我的文档中查看这些指标的具体含义，示例截图如下：

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结束语 🌟 🌟🌟🌟

   下面图片是对每个文件夹作用的介绍：（纯粹是秀一秀 俺的 代码结构是否清晰， 注释是否详细，如果大家觉得有更好的方法，可以下方留言，一定再精进一下。）

其实用yolo算法做系统非常的简单，但是博客文字有限，如果有介绍不明白的地方，也可以看一下下面的视频，也许会更容易理解，对大家做项目有帮助。

视频就是记录自己如何进行环境安装、以及如何进行模型训练和模型评估的， 具体视频列表可以看下方图片箭头位置。当然如果自己不做这个项目，做其他的也可以参考一下，毕竟方法都是通用的。

演示与介绍视频： 【基于深度学习的行人检测识别系统（yolov8）】

演示与介绍视频： 【基于深度学习的行人检测识别系统（yolov5）】

由于博主的能力有限，博文中提及的方法虽然经过试验，但难免会存在一些疏漏之处。为了不断提高内容的质量和准确性，希望您能够热心指出这些错误。这不仅有助于我在下次修改时呈现得更加完善和严谨，也能使其他读者受益。您的反馈对我来说非常重要，能够帮助我进一步完善相关内容。

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参考文献：

1. Zhang, Y., Li, J., & Wang, X. (2018). A review of steel surface defect detection technologies. Journal of Materials Processing Technology, 255, 124-134.

2. Liu, H., Xu, Y., & Chen, G. (2020). Deep learning for steel defect detection based on convolutional neural networks. Automation in Construction, 110, 103029.

3. Wang, S., Zhang, H., & Li, F. (2021). Real-time detection of surface defects in hot-rolled steel using YOLOv4. Sensors, 21(3), 734.

4. Chen, L., Zhang, Y., & Liu, Y. (2022). An effective method for detecting steel surface defects using image processing and machine learning. Materials Today Communications, 28, 102649.

5. Gao, J., Li, C., & Zhao, S. (2023). Application of computer vision in steel defect detection: A review. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 124, 2001-2013.