基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的高速公路车道占用检测：深度学习应用与实现

引言

高速公路车道占用检测是交通管理系统中的一项关键任务。随着交通流量的增加，车道的拥堵和交通事故的发生频率也不断上升，导致了交通管理和调度的复杂性。传统的交通监控方法依赖人工监测和固定的传感器，这不仅工作量大，还容易导致数据误差。而基于深度学习的自动化车道占用检测系统，尤其是利用YOLO系列的目标检测算法，已经成为提高车道管理效率和准确性的理想选择。

YOLO（You Only Look Once）系列算法，因其高效的目标检测能力，已经在诸如交通监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。本文将详细介绍如何利用YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10进行高速公路车道占用检测，涵盖数据集准备、模型训练、UI界面实现等方面，提供一个完整的深度学习解决方案。

1. YOLO系列算法概述

1.1 YOLOv5

YOLOv5是目前YOLO系列中最为流行的版本之一，因其高效的模型结构和良好的精度/速度平衡被广泛应用。YOLOv5在处理交通图像时，能够有效地检测出不同类型的交通工具，如小车、货车、大巴等，并识别它们是否占用了特定车道。

YOLOv5的优势在于其高效的推理速度和较低的计算资源需求，适合在实时监控系统中应用。

1.2 YOLOv8