基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

2023-12-15 22:43:36

《博主简介》

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《------正文------》

基本功能演示

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摘要:车辆和行人检测与计数系统对于城市管理、交通规划和公共安全具有极其重要的意义。通过利用基于YOLOv8的检测系统,可以实现对行人流量和车流量的实时监测和精确计数,这一能力在多个场合中发挥着至关重要的作用。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过5607张图片,训练了一个进行车辆行人检测与计数的目标检测模型,准确率高达94%。并基于此模型开发了一款带UI界面的车辆和行人检测与计数系统,可用于实时检测场景中的车辆与行人并计数,更方便进行功能的展示。该系统是基于pythonPyQT5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

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取


前言

车辆和行人检测与计数系统对于城市管理、交通规划和公共安全具有极其重要的意义。通过利用基于YOLOv8的检测系统,可以实现对行人流量和车流量的实时监测和精确计数,这一能力在多个场合中发挥着至关重要的作用。

首先,该系统能够帮助交通管理部门监测道路使用情况,分析交通拥堵问题,为交通信号控制(如红绿灯调整)、路网设计优化和交通引导提供数据支持。这有助于缓解交通压力,减少交通事故,提升道路使用效率。
其次,在公共安全领域中,行人车辆检测与计数系统可以用于人群密度监测,比如在大型活动或公共集会场合,通过监测人群密度和流动趋势,可以及时预防和应对踩踏等公共安全事件。
而且,零售业和商场也可利用此系统分析顾客流量和停车需求,从而进行店铺布局优化,车位管理以及营业时间的调整,以更好地服务消费者。在智能城市的构建当中,行人车辆检测与计数系统还可以与城市监控网络相结合,进行城市规划、环境质量监测、应急管理等,对城市的可持续发展具有重要影响。
此外,在自动驾驶技术研发中,准确的行人和车辆检测是确保行车安全的关键技术。自动驾驶车辆能够利用此技术来理解周围环境,避免撞车和保护行人安全。因此,行人车辆检测与计数系统的应用前景广阔,是实现智能交通和智慧城市的基础性技术之一。

博主通过搜集车辆与行人的相关数据图片,根据YOLOv8的目标检测技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的高精度车辆行人检测与计数系统,可支持图片、视频以及摄像头检测,同时可以将图片或者视频检测结果进行保存

软件初始界面如下图所示:
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检测结果界面如下:
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一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行车辆行人目标检测,并且分别计数;
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持图片的批量检测
3. 界面可实时显示目标位置目标总数置信度用时等信息;
4. 支持图片或者视频检测结果保存

(1)图片检测演示

点击图片图标,选择需要检测的图片,或者点击文件夹图标,选择需要批量检测图片所在的文件夹,操作演示如下:
点击目标下拉框后,可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。
注:1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。
单个图片检测操作如下:
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批量图片检测操作如下:
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(2)视频检测演示

点击视频图标,打开选择需要检测的视频,就会自动显示检测结果。点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。
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(3)摄像头检测演示

点击摄像头图标,可以打开摄像头,可以实时进行检测,再次点击摄像头图标,可关闭摄像头。
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(4)保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后,会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
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二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行
其主要网络结构如下:
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2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于车辆行人的各类图片,并使用LabelMe标注工具对每张图片中的目标边框(Bounding Box)及类别进行标注。一共包含5607张图片,其中训练集包含4485张图片验证集包含1122张图片,部分图像及标注如下图所示。
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图片数据的存放格式如下,在项目目录中新建datasets目录,同时将检测的图片分为训练集与验证集放入CarPersonData目录下。
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同时我们需要新建一个data.yaml文件,用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时,会读取该文件的信息,用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下:

train: E:\MyCVProgram\CarPersonDetection\datasets\CarPersonData\images\train
val: E:\MyCVProgram\CarPersonDetection\datasets\CarPersonData\images\val


# number of classes
nc: 2

# class names
names: ['person', 'car']

注:train与val后面表示需要训练图片的路径,建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后,通过调用train.py文件进行模型训练,epochs参数用于调整训练的轮数,batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整,最小为1】,代码如下:

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# Use the model
if __name__ == '__main__':
    # Use the model
    results = model.train(data='datasets/CarPersonData/data.yaml', epochs=250, batch=4)  # 训练模型
    # 将模型转为onnx格式
    # success = model.export(format='onnx')

3. 训练结果评估

在深度学习中,我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失:定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失(dfl_loss),在训练结束后,可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件,如下所示:
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各损失函数作用说明:
定位损失box_loss:预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小定位得越准;
分类损失cls_loss:计算锚框与对应的标定分类是否正确,越小分类得越准;
动态特征损失(dfl_loss):DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时,目标框需要缩放到特征图尺度,即除以相应的stride,并与预测的边界框计算Ciou Loss,同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分,通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置,提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下:
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我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系,本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积,m表示平均,@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5:表示阈值大于0.5的平均mAP,可以看到本文模型两类目标检测的mAP@0.5平均值为0.94,结果还是非常不错的。
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4. 检测结果识别

模型训练完成后,我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件,在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下:

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/car_data_1_4648.jpg"

# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)


# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后,会将执行的结果直接标注在图片上,结果如下:
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以上便是关于此款车辆行人检测与计数的原理与代码介绍。基于此模型,博主用pythonPyqt5开发了一个带界面的软件系统,即文中第二部分的演示内容,能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测,同时支持检测结果的保存

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件,均已打包上传,感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。


【获取方式】

关注下方名片G-Z-H:【阿旭算法与机器学习】,回复【软件】即可获取下载方式

本文涉及到的完整全部程序文件:包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等(见下图),获取方式见文末:
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注意:该代码基于Python3.9开发,运行界面的主程序为MainProgram.py,其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行,请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

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结束语

以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统的全部内容,由于博主能力有限,难免有疏漏之处,希望小伙伴能批评指正。
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文章来源:https://blog.csdn.net/qq_42589613/article/details/135025306
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