基于YOLO的交通信号标志识别软件（Python+PySide6界面+训练代码）-优快云博客

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文末获取源码

项目编号：AI技术研究

一，环境介绍

语言环境：Python3.8

数据库：Mysql: mysql5.7

框架：POJO+PySide

开发工具：PyCharm

二，项目简介

开发高效的交通信号标志识别软件对于提升道路安全和自动驾驶技术发展具有重要意义。本篇博客详细阐述了如何利用深度学习构建一个交通信号标志识别软件，并提供了完整的实现代码。该软件基于先进的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入讲解了YOLOv8算法的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于PySide6的美观UI界面。

该软件能够精确识别和分类图像中的交通信号和标志，支持从图片、图片文件夹、视频文件以及摄像头输入进行检测，包含热力图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数、可视化结果显示等功能。此外，还设计了基于SQLite数据库的用户注册登录管理界面，提供模型切换和UI界面定制的选项。本文旨在为深度学习新手提供实用指南，完整的代码和数据集已在文章结尾提供链接，便于读者下载和应用

近年来，国内外的研究者在交通信号标志识别领域取得了显著成果。通过引入YOLOv5[5]、YOLOv6[4]、YOLOv7[3]以及最新的YOLOv8等算法，研究者不仅提高了识别的准确性，还显著提升了处理速度，使得实时交通标志识别成为可能。这些进展包括算法的结构优化、训练过程的改进、以及对遮挡和光照变化条件下识别能力的增强等方面。除了YOLO[1]系列，其他如Faster R-CNN、SSD等算法也在持续优化中，以适应不同的应用场景。

EfficientDet系列是针对不同计算能力场景设计的一系列模型，其中D7x版本为目前性能最强的变体。它采用了复合缩放技术（compound scaling）对网络宽度、深度及输入分辨率进行均衡缩放，有效提升了模型的效率和准确性。

视觉Transformer[2]（ViT）模型将Transformer架构应用于图像识别任务中，通过将图像分割成序列化的小块（patches），然后利用自注意力机制进行特征提取。ViT在处理图像时能够捕捉到全局的依赖关系，这对于复杂场景下的交通标志识别尤为重要。

Swin Transformer是一种基于Transformer的层次化视觉模型，它通过引入移动窗口的机制，有效降低了计算复杂度，同时保持了全局信息的整合能力。这种设计使得Swin Transformer在处理大尺寸图像时更为高效。

本次所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个交通信号标志识别软件，呈现系统界面的效果，深入讲解其算法原理，提供代码实现，并分享系统的开发过程。希望本博客的分享能给予读者一定的启示，推动更多的相关研究。本文的主要贡献如下：

1. 采用最先进的YOLOv8算法：本文采用了目前最先进的YOLOv8算法，对交通信号标志识别软件的开发进行了详细的介绍和分析。与之前广泛使用的早期深度学习模型相比，YOLOv8在效率和精确度上均有显著提升，为交通标志识别提供了新的技术路线和更高的性能标准。

2. 利用PySide6实现交通信号标志识别软件：通过使用Python的PySide6库，本文展示了如何开发一个用户友好的交通信号标志识别软件界面。这种直观便捷的交互方式不仅便于用户使用，也促进了YOLOv8算法的普及和交通信号标志识别技术的应用。

3. 包含登录管理功能：本文设计的登录管理功能增加了系统的安全性，并为将来引入更多个性化功能奠定了基础。这一设计思路提升了软件的实用性和可扩展性，为用户提供了更加安全和个性化的体验。

4. 对YOLOv8模型的深入研究：本文不仅介绍了如何使用YOLOv8算法进行交通信号标志识别，还对算法的性能进行了详细的研究，包括精确度、召回率等关键指标的评估，以及在不同环境条件下的表现分析。这些研究为进一步优化和改进YOLOv8算法提供了重要的理论和实践基础。

5. 提供完整的数据集和代码资源包：为了让读者能够更好地理解和应用YOLOv8及其他算法在交通信号标志识别中的实际操作，本文提供了完整的数据集和代码资源包。这些资源使读者能够直接复现实验结果，并在此基础上进行自己的研究和开发。

三，系统展示

四，核心代码展示

首先，导入必要的Python库，os模块用于处理文件路径和目录结构，torch是PyTorch的核心库，用于深度学习相关操作，yaml用于读写配置文件，而ultralytics是YOLO官方提供的Python包，它使得加载和训练模型变得简单。QtFusion.path中的abs_path则用于获取文件的绝对路径。

import os

import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path

接着，我们设置训练环境和基本参数。如果检测到CUDA环境，则使用GPU，否则使用CPU。workers和batch则分别设置了数据加载时使用的工作线程数和批处理大小。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
workers = 1
batch = 8

紧接着，我们定义了数据集的名称，并通过abs_path函数获取配置文件的绝对路径。然后，将路径转换为UNIX风格的路径，这通常是为了确保路径的兼容性。

data_name = "TrafficRoadSign"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

然后，我们找到配置文件的目录路径，然后读取YAML文件并加载其内容。如果YAML文件中有path键，我们更新它为目录路径，再将修改后的内容写回文件。这保证了模型在训练时能够找到正确的数据集路径。

# 获取目录路径
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
# 读取YAML文件，保持原有顺序
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
# 修改path项
if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    # 将修改后的数据写回YAML文件
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

最后，我们初始化模型并启动训练过程。YOLO类用于加载预训练的模型权重，准备模型进行检测任务。通过调用train方法，我们传入了数据集的路径、设备类型、工作线程数、图像尺寸、训练周期和批处理大小，以及训练任务的名称。train方法将执行整个训练过程，包括前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

在深度学习模型的训练过程中，损失函数和评估指标的变化曲线对于理解模型的性能和学习进度至关重要。本部分博客将对YOLOv8模型在交通标志识别任务上的训练损失和性能指标进行详细分析。