基于yolov8的雾天行人车辆检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

news2024/11/17 7:19:43

【算法介绍】

基于YOLOv8的雾天行人车辆检测系统是一种高效且先进的解决方案，专门用于在恶劣的雾天条件下检测和识别道路上的行人和车辆。YOLOv8作为最新的YOLO系列模型，自2023年推出以来，在目标检测领域展现了卓越的性能。该系统利用YOLOv8的强大能力，通过深度学习算法在雾天环境中对图像和视频进行精确分析，实现对行人和车辆的快速定位与识别。

该系统首先通过雾天检测摄像头实时捕捉当前画面，并对这些视频和图片信息进行算法处理。YOLOv8模型能够直接预测对象的中心，无需依赖锚框，这使得它在雾天等复杂环境中具有更高的检测精度和稳定性。经过训练和优化，该系统能够在雾天条件下准确识别道路上的行人和车辆，包括车辆类型（如汽车、公交车、自行车等）和行人。

在实际应用中，该系统不仅提升了道路安全，还为辅助驾驶和自动驾驶技术提供了重要支持。通过实时检测道路上的交通参与者，系统可以帮助驾驶者提前做出反应，避免潜在危险，并提升交通效率。同时，该系统也是自动驾驶技术中不可或缺的一部分，有助于自动驾驶车辆在恶劣天气条件下更好地感知周围环境，提高系统的可靠性和稳定性。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.70

【模型可以检测出类别】

bicycle
bus
car
motorbike
person

【相关训练数据集】

https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/136774889

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
 
    def setupUi(self):
        self.setObjectName("MainWindow")
        self.resize(1280, 728)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
 
        self.weights_dir = './weights'
 
        self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
        self.picture.setStyleSheet("background:black")
        self.picture.setObjectName("picture")
        self.picture.setScaledContents(True)
        self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
        self.label_2.setObjectName("label_2")
        self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
        self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
        self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
 
        self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
        self.label_3.setObjectName("label_3")
        self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
        self.hs_conf.setProperty("value", 25)
        self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
        self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
        self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
        self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
        self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
        self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
        self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
        self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
        self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
        self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
        self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
        self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
        self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
        self.hs_iou.setProperty("value", 45)
        self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
        self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
        self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
        self.label_4.setObjectName("label_4")
        self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
        self.label_5.setObjectName("label_5")
        self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
        self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
        self.le_res.setObjectName("le_res")
        self.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        self.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        self.setStatusBar(self.statusbar)
        self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
        self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
        self.toolBar.setObjectName("toolBar")
        self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
        self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
        icon = QtGui.QIcon()
        icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionopenpic.setIcon(icon)
        self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
        self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
        self.action = QtWidgets.QAction(self)
        icon1 = QtGui.QIcon()
        icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action.setIcon(icon1)
        self.action.setObjectName("action")
        self.action.triggered.connect(self.open_video)
        self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
        icon2 = QtGui.QIcon()
        icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action_2.setIcon(icon2)
        self.action_2.setObjectName("action_2")
        self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
 
        self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
        icon3 = QtGui.QIcon()
        icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionexit.setIcon(icon3)
        self.actionexit.setObjectName("actionexit")
        self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
 
        self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
        self.toolBar.addAction(self.action)
        self.toolBar.addAction(self.action_2)
        self.toolBar.addAction(self.actionexit)
 
        self.retranslateUi()
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
        self.init_all()

【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）

【视频演示】

基于yolov8的雾天行人车辆检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】windows10anaconda3+python3.8torch==1.9.0+cu111ultralytics==8.2.70【模型可以检测出类别】bicyclebuscarmotorbikeperson更多信息参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/141714482, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者未来自主研究中心, 作者简介未来自主研究中心，相关视频：基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，基于yolov8的道路病害道路裂缝道路坑洞检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，基于yolov8的行人跌倒检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，基于yolov8的飞鸟检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，使用yolov7的onnx模型部署在C#的winform界面开发程序上，C#使用纯opencvsharp部署yolov8-onnx图像分类模型，基于onnx模型加密与解密深度学习模型保护方法介绍，yolov9+deepsort+pyqt5实现目标追踪结果演示，yolov8 TensorRT C++ C#部署https://www.bilibili.com/video/BV1tGHLeiEvK/?vd_source=989ae2b903ea1b5acebbe2c4c4a635ee