基于YOLOv5的交通信号灯识别：红灯、绿灯、黄灯目标检测

引言

随着智能交通系统的发展，交通信号灯的智能识别在现代城市交通管理中变得尤为重要。交通信号灯的正确识别和判断可以有效提高交通效率，减少交通事故。在自动驾驶和交通监控系统中，交通信号灯识别是一个基本且关键的任务。利用深度学习，尤其是YOLO（You Only Look Once）目标检测算法，可以高效地实现交通信号灯的实时检测和分类，从而为智能交通系统提供支持。

YOLOv5作为YOLO系列的最新版本，它凭借着较高的精度和速度，已经成为计算机视觉领域中目标检测任务的热门选择。通过YOLOv5对交通信号灯进行检测，可以自动判断红灯、绿灯和黄灯状态，为自动驾驶系统提供实时的交通信号状态判断。

本博客将介绍如何使用YOLOv5进行交通信号灯识别，具体包括数据集的准备、模型的训练、评估、推理以及如何实现一个简单的UI界面，允许用户上传交通信号灯图像进行实时检测。本文将详细介绍每个步骤，并提供完整的代码示例，帮助读者从零开始构建一个完整的交通信号灯识别系统。

1. 项目背景与目标

1.1 项目背景

在城市交通管理中，交通信号灯是至关重要的交通设施。交通信号灯的主要作用是通过红绿黄灯的切换来控制交通流量，避免交通事故，提升道路通行效率。对于自动驾驶系统来说，交通信号灯的识别尤为重要，因