### 铁路轨道障碍物检测项目的实现
要使用 Python、YOLOv5 和 PyQt5 实现铁路轨道障碍物检测项目，可以按照以下方法设计并开发完整的解决方案。此方案涵盖了数据集准备、模型训练、推理部署以及图形界面的设计。
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#### 1. 数据集准备
为了训练 YOLOv5 模型用于铁路轨道障碍物检测，需要准备好标注好的数据集。假设已有类似于引用中的道路坑洞和裂纹的数据集结构[^1]，则需将其转换为适合 YOLO 的格式：
- **数据集划分**: 将数据划分为训练集、验证集和测试集。
- **标签格式转换**: 如果原始标注文件为 VOC XML 格式，则需要将其转换为 YOLO 支持的 `.txt` 文件格式。每行表示一个目标框，格式如下：
```
<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>
```
可以编写脚本完成这一过程。例如：
```python
import xml.etree.ElementTree as ET
from pathlib import Path
def convert_voc_to_yolo(xml_file, output_dir):
tree = ET.parse(xml_file)
root = tree.getroot()
image_width = int(root.find('size/width').text)
image_height = int(root.find('size/height').text)
with open(output_dir / (xml_file.stem + '.txt'), 'w') as f:
for obj in root.findall('object'):
class_name = obj.find('name').text
bbox = obj.find('bndbox')
xmin = float(bbox.find('xmin').text)
xmax = float(bbox.find('xmax').text)
ymin = float(bbox.find('ymin').text)
ymax = float(bbox.find('ymax').text)
x_center = ((xmin + xmax) / 2) / image_width
y_center = ((ymin + ymax) / 2) / image_height
width = (xmax - xmin) / image_width
height = (ymax - ymin) / image_height
f.write(f"{class_dict[class_name]} {x_center} {y_center} {width} {height}\n")
# 假设类别字典已定义好
class_dict = {'obstacle': 0}
```
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#### 2. 训练 YOLOv5 模型
安装 YOLOv5 并配置环境后，可以通过命令行或自定义脚本启动训练流程。以下是基本步骤：
- 下载预训练权重（如 `yolov5s.pt`），或者从头开始训练。
- 编写 YAML 文件描述数据集路径和类别信息：
```yaml
train: ./data/train/images/
val: ./data/val/images/
nc: 1 # 类别数量
names: ['obstacle'] # 类别名称列表
```
- 使用以下命令启动训练：
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --cache
```
训练完成后会生成最优权重文件（`.pt`）供后续推理使用。
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#### 3. 推理模块集成
利用训练好的模型，在 PyQt5 图形界面上实现实时推理功能。具体逻辑包括加载模型、读取摄像头帧或图片输入，并显示预测结果。
##### 加载模型
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
def load_model(weights_path='best.pt', device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'):
model = attempt_load(weights_path, map_location=device)
model.eval()
return model
```
##### 单张图像推理
```python
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from PIL import ImageDraw
def detect_obstacles(model, img, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5):
results = []
# 转换到 PyTorch 张量
img_tensor = preprocess_image(img).unsqueeze(0).to(device)
# 进行推理
pred = model(img_tensor)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]
if det is not None and len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img_tensor.shape[2:], det[:, :4], img.size[::-1]).round()
draw = ImageDraw.Draw(img)
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{conf:.2f}'
draw.rectangle(xyxy, outline=(255, 0, 0), width=2)
draw.text((int(xyxy[0]), int(xyxy[1]) - 10), label, fill=(255, 0, 0))
return img
```
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#### 4. PyQt5 GUI 设计
创建一个简单的窗口应用程序来展示实时检测效果。主要组件包括按钮触发推理操作、画布区域显示结果等。
##### 主窗体布局
```python
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton, QVBoxLayout, QWidget
from PyQt5.QtGui import QPixmap
from PIL.ImageQt import ImageQt
class MainWindow(QMainWindow):
def __init__(self):
super().__init__()
self.setWindowTitle("Railway Obstacle Detection")
layout = QVBoxLayout()
self.label = QLabel(self)
self.button = QPushButton("Detect", self)
self.button.clicked.connect(self.on_button_click)
widget = QWidget()
widget.setLayout(layout)
self.setCentralWidget(widget)
layout.addWidget(self.label)
layout.addWidget(self.button)
def on_button_click(self):
input_img = ... # 获取输入图像
result_img = detect_obstacles(model, input_img)
qt_img = ImageQt(result_img.convert("RGB"))
pixmap = QPixmap.fromImage(qt_img)
self.label.setPixmap(pixmap.scaledToWidth(800))
if __name__ == "__main__":
app = QApplication([])
window = MainWindow()
window.show()
app.exec_()
```
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#### 性能优化建议
如果希望进一步提升性能，可以选择更高效的版本如 YOLOv8 或者调整超参数[^3]。对于 GPU 用户而言，确保显卡驱动程序兼容 CUDA 版本能够显著加速计算效率。
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该博客详细介绍了如何在Windows 10环境下，结合VS2017、Qt 5.9.x和YOLOv4进行目标检测应用的开发。内容涵盖环境配置、Qt与VS的集成、YOLOv4的编译、动态链接库的加载以及GPU和CPU版本的实现。最后提供了项目源码和运行截图。
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