随着智能交通系统的快速发展，交通安全问题成为了城市管理中的一项关键挑战。尤其是在繁忙的都市交通中，闯红灯行为不仅严重威胁到驾驶员、行人和其他交通参与者的生命安全，还会导致交通事故频发，影响交通秩序和道路流畅度。为了应对这一问题，智能交通技术的引入成为了一种有效的解决方案。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧交通闯红灯检测与语音报警系统，旨在通过自动化手段减少交通违规行为，提升道路安全。
项目信息
编号：PDV-141
大小：571M
运行条件
Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.9
需要安装依赖包：
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
随着智能交通系统的快速发展，交通安全问题成为了城市管理中的一项关键挑战。尤其是在繁忙的都市交通中，闯红灯行为不仅严重威胁到驾驶员、行人和其他交通参与者的生命安全，还会导致交通事故频发，影响交通秩序和道路流畅度。为了应对这一问题，智能交通技术的引入成为了一种有效的解决方案。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧交通闯红灯检测与语音报警系统，旨在通过自动化手段减少交通违规行为，提升道路安全。
该系统结合了PyQt5图形用户界面与深度学习模型，通过实时分析交通视频流，自动识别和分类交通行为。具体来说，系统能够识别并分类多个交通场景，包括“行人闯红灯”、“电单车绿灯通行”、“汽车绿灯通行”、“绿色信号灯”、“电单车闯红灯”、“黄色信号灯”、“电单车黄灯通行”、“汽车黄灯通行”、“汽车闯红灯”和“红色信号灯”。在检测到交通违规行为时，系统立即触发语音报警，提醒相关人员采取行动，从而有效减少交通事故的发生并优化交通管理。
为提高检测的准确性和响应速度，本文采用了YOLOv8模型作为核心的目标检测算法。YOLOv8以其高效的推理速度和优越的检测精度，在复杂的交通环境中表现出色，能够实时处理来自交通监控摄像头的高清视频流。同时，结合PyQt5开发的用户界面，系统提供了便捷的操作方式，允许用户直观地查看检测结果、调整系统参数以及处理警报信息。该界面不仅具备友好的用户交互设计，还具备实时监控和数据统计功能。
实验结果表明，系统在多种复杂交通场景下均能准确识别违规行为，并能及时发出语音警告，极大地增强了交通监管的智能化水平。经过性能评估，系统在多个关键指标上均表现出色，具有较高的实时性和准确性。此外，本系统具备良好的扩展性和适应性，可根据不同交通环境需求进行优化和定制，未来可广泛应用于城市交通监控、自动驾驶辅助、智能交通信号控制等领域。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练：
（1）外星人 Alienware M16笔记本电脑：
（2）惠普 HP暗影精灵10 台式机：
上面的硬件环境提供了足够的计算资源，能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练，能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力，还能优化开发成本和效率，为实际应用场景的部署打下良好基础。
模型训练
Tipps：模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体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，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。
YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。
Yolov8模型网络结构图如下图所示：
2.数据集准备与训练
本研究使用了包含闯红灯的数据集，并通过 Labelimg 标注工具对每张图像中的目标边界框（Bounding Box）及其类别进行标注。基于此数据集，采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后，对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于闯红灯。数据集总计包含 853 张图像，具体分布如下：
训练集：596 张图像，用于模型学习和优化。
验证集：171 张图像，用于评估模型在未见过数据上的表现，防止过拟合。
测试集：86 张图像，用于最终评估模型的泛化能力。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集和测试集的图像数量分布：
部分数据集图像如下图所示：
部分标注如下图所示：
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证和测试阶段的均衡性，为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
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datasets目录下。
接着需要新建一个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：
这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。
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)。
CPU/GPU训练代码如下：
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
3.YOLOv8模型训练结果与性能评估
在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于 YOLOv8 模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明：
（1）定位损失 (box_loss)：表示预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小表示定位越准确。
（2）分类损失 (cls_loss)：用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确，越小表示分类越准确。
（3）动态特征损失 (dfl_loss)：DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离，并结合特征图尺度进行调整，最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储：
训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，包括：
（1）损失曲线图（Loss Curves）
（2）性能指标曲线图（mAP、精确率、召回率）
（3）混淆矩阵（Confusion Matrix）
（4）Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析：
训练指标：
train/box_loss：
含义：边界框回归的损失函数值，表示预测的目标边界框与真实边界框的差异。
趋势：损失值随着训练进展逐渐下降，表明模型在不断优化目标框的预测能力。
train/cls_loss：
含义：分类损失，表示预测类别和真实类别之间的差异。
趋势：分类损失随训练轮次的增加而减少，显示出模型在分类任务上的逐步优化。
train/dfl_loss：
含义：分布聚合损失（Distribution Focal Loss），用于优化边界框的预测分布。
趋势：该损失呈现下降趋势，说明模型在训练中逐渐学习到更有效的特征。
验证指标：
val/box_loss：
含义：验证集上的边界框回归损失，与训练集的 box_loss 类似，但用于验证模型的泛化能力。
趋势：验证集的目标框损失也呈下降趋势，表明模型在验证集上的目标框预测性能得到了改善。
val/cls_loss：
含义：验证集上的分类损失，与训练集的 cls_loss 类似。
趋势：val/cls_loss 同样呈现逐渐下降的趋势，意味着随着训练的进行，模型在验证集上越来越能够准确分类物体。损失的降低表明模型的类别预测准确度有所提高，过拟合的风险较低。
val/dfl_loss：
含义：验证集上的分布聚合损失。
趋势：验证集的深度特征学习损失也有明显的下降，表明模型在特征学习方面有所改善。
性能指标：
metrics/precision(B)：
含义：训练过程中的精确率，表示预测为目标的样本中实际为目标的比例。
趋势：精确度随着训练进展有所上升，表明模型的预测准确度不断提高。
metrics/recall(B)：
含义：训练过程中的召回率，表示所有真实目标中被正确检测到的比例。
趋势：召回率逐渐上升，表明模型越来越能够识别出所有正类样本。
metrics/mAP50(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5，表示 IoU 阈值为 0.5 时的平均精度。
趋势：mAP50随着训练进展逐渐上升，表示模型的整体检测能力有所提高。
metrics/mAP50-95(B)：
含义：验证集上的 mAP@0.5-0.95，表示多个 IoU 阈值下的平均精度。
趋势：mAP50-95也在逐渐上升，表明模型在更加严格的条件下也能够保持较高的检测精度。
总结：
（1）损失下降：大多数子图（特别是损失类指标）都显示出训练过程中损失的逐步下降，表明模型正在不断优化。
（2）精度提升：随着训练的进行，精确度、召回率以及mAP指标都在逐渐提升，反映了模型性能的提高。
（3）训练与验证一致性：训练和验证集的损失曲线和性能指标变化趋势相似，显示出模型在两者上的一致性表现。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
曲线说明：
蓝色：
R_Person（行人闯红灯），精确度为0.939
橙色：
G_Electric_Bike（电单车绿灯通行），精确度为0.983
绿色：
G_Car（汽车绿灯通行），精确度为0.990
红色：
G_Signal（绿色信号灯），精确度为0.989
紫色：
R_Electric_bike（电单车闯红灯），精确度为0.964
灰色：
Y_Signal（黄色信号灯），精确度为0.995
浅紫色：
Y_Electric_Bike（电单车黄灯通行），精确度为0.995
黑色：
Y_Car（汽车黄灯通行），精确度为0.995
黄色：
R_Car（汽车闯红灯），精确度为0.995
深蓝色：
R_Signal（红色信号灯），精确度为0.995
蓝色粗线：
表示所有类别的综合表现（mAP@0.5），值为0.984。
总结：
模型在大部分类别上的精度较高，特别是黄色和红色信号灯、汽车和电单车的检测表现优秀，但在行人闯红灯的预测上仍有进一步提升空间。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具，它显示了模型在每一类别上的预测结果与实际情况的对比。
结论：
该模型在大多数类别上表现出色，尤其是在电单车和汽车的检测上，但在背景和少数类别（如黄色信号灯）的分类上仍有一定的误差，优化这些部分可进一步提升模型的准确性。
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/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：
加载所需库：
（1）from ultralytics import YOLO：导入YOLO模型类，用于进行目标检测。
（2）import cv2：导入OpenCV库，用于图像处理和显示。
加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。
加载预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：使用指定路径加载YOLO模型，并指定检测任务为目标检测 (detect)。
（2）通过 conf 参数设置目标检测的置信度阈值，通过 iou 参数设置非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。
检测图片：
（1）results = model(img_path)：对指定的图片执行目标检测，results 包含检测结果。
显示检测结果：
（1）res = results[0].plot()：将检测到的结果绘制在图片上。
（2）cv2.imshow(“YOLOv8 Detection”, res)：使用OpenCV显示检测后的图片，窗口标题为“YOLOv8 Detection”。
（3）cv2.waitKey(0)：等待用户按键关闭显示窗口
执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
这段输出是基于YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行检测的结果，具体内容如下：
图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为384×640像素。
检测结果：
（1）1个“G_Signal”（绿色信号灯）
（2）1个“R_Electric_bike”（电单车闯红灯）
（3）1个“R_Car”（汽车闯红灯）
（4）2个“R_Signals”（红色信号灯）
处理速度：
（1）预处理时间: 3.1 毫秒
（2）推理时间: 38.0 毫秒
（3）后处理时间: 65.5 毫秒
总结：
表明YOLOv8模型在单张图像上的检测表现非常好，能够高效地识别出多个交通行为。推理速度也非常快，适合实时检测场景。
运行效果
– 运行 MainProgram.py
1.主要功能：
（1）可用于实际场景中的闯红灯检测;
（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）支持图片或者视频的检测结果保存；
2.检测参数设置：
（1）置信度阈值：当前设置为0.25，表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出，置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
（2）交并比阈值：当前设置为0.70，表示系统只会认为交并比（IoU）超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值，用于衡量两个框的相似程度，值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中，调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
语音提醒（Voice Reminder）:
（1）异常语音提醒：（警告：有闯红灯行为，请注意！）
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.077秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。
目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为5，表示这是当前检测到的第1个目标。
目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。
3.检测结果说明：
这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：
目标选择：
（1）提供选择检测目标的选项，这里显示为全部，说明当前显示的是所有检测到的目标。
结果（Result）:“汽车闯红灯”，表示系统正在高亮显示检测到的“R_Car”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“汽车闯红灯”类别的置信度为99.35%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。
目标位置（Object location）:
（1）xmin: 877, ymin: 272：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 1025, ymax: 366：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。
这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“汽车闯红灯”的位置。
这张图显示了一个检测系统的具体结果，包括检测到的目标类型、置信度以及目标在图像中的位置坐标。这类界面通常用于显示模型在图像中定位和识别到的目标，并提供相关的位置信息和置信度评分。
3.图片检测说明
（1）电单车闯红灯
（2）汽车闯红灯
（3）行人闯红灯
（4）电单车黄灯通行
（5）汽车黄灯通行
（6）电单车绿灯通行
（7）汽车绿灯通行
操作演示如下：
（1）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。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
检测结果：系统识别出图片中的注意力状态，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。
4.视频检测说明
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
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。
检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到闯红灯检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。
这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识别闯红灯，并提供详细的检测结果和置信度评分。
5.摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。
检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到闯红灯并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。
6.保存图片与视频检测说明
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。
保存的检测结果文件如下：
（1）图片保存
（2）视频保存
– 运行 train.py
1.训练参数设置
加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。
虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。
温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。
2.训练日志结果
这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。
训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时 0.544 小时。
（2）本次训练使用了 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti GPU。
（3）表现出较高的训练效率，得益于YOLOv8模型的优化设计和高性能硬件的支持。
验证结果：
（1）mAP50： 98.4%
（2）mAP50-95： 85.4%
速度：
（1）0.3ms 预处理时间
（2）1.6ms 推理时间
（3）2.1ms 后处理时间
（4）表明模型推理效率高，适合实时检测。
结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。
完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。
总结：
YOLOv8模型在检测任务中的表现非常好，尤其在多种交通场景中能够高效检测并准确分类。
远程部署
Tipps：购买后可有偿协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
– 客服QQ：3666308803
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
通过这些完整的项目文件，不仅可以直观了解项目的运行效果，还能轻松复现，全面展现项目的专业性与实用价值！
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