基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

背景及意义

交通标志智能检测与识别系统对于提升道路安全、改善交通管理和推动自动驾驶技术的发展都有至关重要的作用。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过9738张图片,训练了一个进行交通标志智能检测与识别的目标检测模型,可检测45种不同交通标志。并基于此模型开发了一款带UI界面的交通标志智能检测与识别系统,可用于实时检测场景中的不同交通标志,更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的,支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程,给感兴趣的小伙伴参考学习,完整的代码资源文件获取方式见文末。

前言

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详细完整代码内容获取

代码编写付出了时间和精力,有偿获取,感谢理解!!!

部分截图如下:

在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述

技术栈

Python语言;
机器学习/深度学习相关算法;
YOLOv;
Django框架;
前端框架Vue;
MySQL数据库;
前后端;

数据集

本项目提供有训练数据集

核心代码

# coding:utf-8
__author__ = "ila"

from django.http import JsonResponse

from .users_model import users
from util.codes import *
from util.auth import Auth
import util.message as mes
from dj2.settings import host,port,user,passwd,dbName,hasHadoop

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)


def users_info(request, id_):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}

        data = users.getbyid(users, users, int(id_))
        if len(data) > 0:
            msg['data'] = data[0]
        # 浏览点击次数
        try:
            __browseClick__ = users.__browseClick__
        except:
            __browseClick__ = None

        if __browseClick__ and "clicknum" in users.getallcolumn(users, users):
            click_dict = {"id": int(id_), "clicknum": str(int(data[0].get("clicknum", 0)) + 1)}
            ret = users.updatebyparams(users, users, click_dict)
            if ret != None:
                msg['code'] = crud_error_code
                msg['msg'] = ret
        return JsonResponse(msg)


def users_save(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        req_dict['role'] = '管理员'
        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_update(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get("mima") and req_dict.get("password"):
            if "mima" not in users.getallcolumn(users,users):
                del req_dict["mima"]
            if "password" not in users.getallcolumn(users,users):
                del req_dict["password"]
        try:
            del req_dict["clicknum"]
        except:
            pass
        error = users.updatebyparams(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_delete(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.deletes(users,
            users,
            req_dict.get("ids")
        )
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


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### 使用YOLOv8实现交通标志识别 #### 准备工作 为了成功使用YOLOv8进行交通标志识别,需先安装必要的软件包和准备数据集。确保Python环境已配置好,并安装了PyTorch框架以及 Ultralytics 的YOLO库。 ```bash pip install ultralytics torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 数据收集预处理 获取适合训练数据集非常重要。理想情况下,应选择包含多种不同条件下拍摄到的交通标志图片作为样本[^4]。这些条件可能涉及天气状况、光照强度变化等因素。一旦选定合适的数据源,则要对其进行标注——即标记出每张照片里各个交通标志的位置及其类别标签。 #### 训练模型 接下来就是定义网络结构参数并启动训练过程: ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练权重文件或创建新的模型实例 model = YOLO('yolov8n.yaml') # 开始训练流程;这里假设已经准备好了一个名为'dataset'的目录用于存储图像及对应的标签信息 results = model.train(data='dataset', epochs=100, imgsz=640) ``` 上述代码片段中`imgsz`指定了输入图片大小为640×640像素,这有助于保持计算资源消耗在一个合理范围内同时不影响性能表现。另外需要注意的是,在实际操作过程中可根据具体应用场景调整超参设置来获得更好的效果[^3]。 #### 测试验证 完成训练之后就可以用测试集评估模型的表现了: ```python metrics = model.val() print(metrics.box.map) # 打印mAP指标得分 ``` 此部分会输出一些统计量比如平均精度均值(mAP),用来衡量分类器的好坏程度。如果对初步得到的结果不满意的话还可以继续微调直至满意为止。 #### 部署应用 最后一步便是将训练好的模型集成至目标平台之上供实时预测服务所用了。考虑到嵌入式设备上运行的需求,通常还需要做量化等优化措施降低推理延迟时间。
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