【源码】基于Python的改进YOLOv8信号灯检测系统

项目简介

本项目是基于改进YOLOv8算法的信号灯检测系统，可自动、准确识别交通信号灯状态，为智能交通系统提供数据支持，提升城市交通安全性与流畅性。借助深度学习技术，能在复杂交通环境中快速准确识别信号灯状态，有力支持智能交通系统建设。

项目的主要特性和功能

1. 基于改进YOLOv8算法：采用最新版YOLOv8算法，结合改进卷积模块与注意力机制，提高特征提取能力与检测速度。
2. 多尺度训练：支持多尺度训练，增强模型泛化能力，适应不同场景信号灯检测。
3. 数据增强：运用旋转、缩放等数据增强技术，增加数据集多样性，提升模型鲁棒性。
4. Web前端界面：提供Web前端界面，支持实时摄像头识别、图片识别和视频识别，可视化展示识别结果。
5. 模型训练与加载：提供模型训练教程，支持自定义加载训练好的权重文件，实现模型快速加载与部署。
6. 支持多种识别模式：支持图片识别、视频识别和摄像头实时识别，识别结果自动保存并导出。

安装使用步骤

环境准备

1. 安装Python 3.8及以上版本。
2. 创建Python虚拟环境并激活： bash python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows使用 venv\Scripts\activate
3. 安装项目所需的依赖库： bash pip install -r requirements.txt

数据集准备

1. 下载并准备训练所需的数据集，确保数据集包含绿色、红色、黄色和物体四个类别的图像。
2. 数据集应包含2600张图像，涵盖不同的光照和天气条件。

模型训练

1. 根据提供的训练教程，对YOLOv8模型进行训练，获得训练好的权重文件。
2. 训练命令示例： bash python train.py --data dataset.yaml --cfg yolov8n.yaml --weights '' --batch-size 16 --epochs 100

运行系统

1. 运行ui.py文件，启动Streamlit Web应用： bash python ui.py
2. 在Web前端界面中，选择识别模式（图片识别、视频识别或摄像头实时识别），并加载训练好的权重文件。

结果查看

1. 在Web前端界面中查看识别结果，包括识别出的信号灯状态、置信度、边界框等。
2. 识别结果会自动保存并导出到指定目录。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】