文末获取完整源码+6000张数据集+配置说明+文件说明+远程操作配置环境跑通程序等

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效果演示

技术栈关键词

目标检测、深度学习、PyTorch、YOLOv8、Python、PyQt5

使用的工具：Anaconda、PyCharm、Qt Designer、Labelimg

系统功能

支持图片、视频、摄像头检测；展示检测结果及可视化；保存检测识别结果。

可以检测识别58种交通标识：‘限速5km/h’, ‘限速15km/h’, ‘限速30km/h’, ‘限速40km/h’, ‘限速50km/h’, ‘限速60km/h’, ‘限速70km/h’, ‘限速80km/h’, ‘禁止直行和左转’, ‘禁止直行和右转’, ‘禁止直行’, ‘禁止左转’, ‘禁止左转和右转’, ‘禁止右转’, ‘禁止超车’, ‘禁止掉头’, ‘禁止机动车驶入’, ‘禁止鸣喇叭’, ‘解除40km/h限速’, ‘解除50km/h限速’, ‘直行和右转’, ‘直行’, ‘左转’, ‘左转和右转’, ‘右转’, ‘保持左侧行驶’, ‘保持右侧行驶’, ‘环岛’, ‘机动车行驶’, ‘鸣喇叭’, ‘非机动车行驶’, ‘调头’, ‘左右绕行’, ‘注意交通信号灯’, ‘注意危险’, ‘注意行人’, ‘注意非机动车’, ‘注意儿童’, ‘向右急转弯’, ‘向左急转弯’, ‘下陡坡’, ‘上陡坡’, ‘慢行’, ‘右T型路口’, ‘左T型路口’, ‘村庄’, ‘反向弯路’, ‘无人看守铁道路口’, ‘施工’, ‘连续转弯’, ‘有人看守铁道路口’, ‘事故易发路段’, ‘停车让行’, ‘禁止通行’, ‘禁止停车’, ‘禁止驶入’, ‘减速让行’, ‘停车检查’。

数据集介绍

数量5900+张标注好的数据集，包含58种交通标识目标对象，具体情况如下图表所示。

训练好的模型

模型已经训练好了，训练了300轮，整体精确率达到98.9%，召回率达到99.2%，平均精确率mAP50-95达到99.4%；具体评价指标如下图表所示。

mAP (mean Average Precision)：平均精度均值是目标检测领域中最常用的评价指标之一。它衡量的是模型在不同IoU（Intersection over Union，交集与并集的比值）阈值下的性能。mAP通常在0到1之间，值越高表示模型性能越好。mAP50-95是一个更严格的评价指标，它计算了在50-95%的IoU阈值范围内的mAP值，然后取平均，这能够更准确地评估模型在不同IoU阈值下的性能。

Precision (精度)：精度是评估模型预测正确的正样本的比例。它表示在所有被模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。

Recall (召回率)：召回率是评估模型对真实目标检测率的指标。它表示模型正确预测出的目标数量与真实目标数量的比例。

项目文件介绍

项目导入运行教程

1、安装Anaconda完成后，打开conda命令行，输入以下命令创建虚拟环境。

conda create -n py39 python=3.9

2、创建完成后，输入以下命令激活虚拟环境。

conda activate py39

3、输入以下命令进行该项目文件夹内。

cd 该项目文件目录内路径

4、输入以下命令安装所需的库。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

5、安装完成后使用PyCharm打开该项目，为该项目设置以上创建的虚拟环境，运行MainProgram.py文件即可显示该系统界面。

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