基于深度学习的行人车辆检测与计数系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

在本篇博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统。这一系统的核心采用了YOLOv8技术，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法来进行性能指标的对比分析。我们详细阐述了国内外的研究现状、数据集处理方式、算法的基本原理、模型的构建与训练过程，以及如何通过Streamlit开发的交互式Web应用界面来展示系统的实用性。

逗逗班学Python

7079人浏览 · 2024-04-05 21:00:00

逗逗班学Python · 2024-04-05 21:00:00 发布

摘要：在本篇博客中，我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统。这一系统的核心采用了YOLOv8技术，并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的算法来进行性能指标的对比分析。我们详细阐述了国内外的研究现状、数据集处理方式、算法的基本原理、模型的构建与训练过程，以及如何通过Streamlit开发的交互式Web应用界面来展示系统的实用性。在这个Web应用界面中，用户可以上传图片、视频，甚至是连接实时摄像头来进行行人与车辆的检测与计数，并且允许用户上传不同的训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测。这一界面的设计考虑了用户体验，让非专业人士也能轻松修改和使用。此外，我们还提供了完整的网页设计框架、深度学习模型的代码，以及用于训练的数据集的下载链接，以便于读者可以深入理解和快速搭建起自己的行人车辆检测与计数系统。

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网页版-基于深度学习的行人车辆检测与计数检测系统（YOLOv8/v7/v6/v5+实现代码+训练数据集）

1. 网页功能与效果

（1）开启摄像头实时检测：本系统提供了一键开启摄像头的功能，实现对实时画面的行人车辆检测与计数。用户只需点击网页上的相应按钮，即可激活摄像头，并立即开始监测画面中的行人车辆检测与计数行为。这一功能对于需要实时监控的场合（如老年人居住环境、公共区域等）尤为重要，能够及时发现跌倒事件，为迅速响应提供支持。

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（2）选择图片检测：系统支持用户上传图片进行跌倒检测。用户可以从本地设备选择一张包含行人的图片，上传至网页，系统将自动分析图片并标出检测到的跌倒行为。这一功能适用于对特定照片进行分析，验证模型的检测能力。

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（3）选择视频文件检测：除了实时摄像头监测和图片检测外，本系统还允许用户上传视频文件进行跌倒检测。用户可以选择一个包含行人行为的视频文件，系统将逐帧分析视频内容，识别并标记出跌倒事件。这一功能有助于分析特定时间段内的行人安全状况，对于历史数据的回溯分析具有重要价值。
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（4）选择不同训练好的模型文件：为了提升系统的灵活性和适用性，我们设计了模型切换功能，用户可以根据需求选择不同训练好的模型文件进行跌倒检测。这一设计考虑到不同模型在速度和准确度上可能存在差异，用户可以根据实际情况和偏好进行选择，以达到最佳的检测效果。
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在我们的系统中，开启摄像头实时检测功能允许用户通过简单的点击操作即刻开启摄像头，实时捕捉并展示场景，系统能在视频流中准确进行行人车辆检测与计数的检测和分类，并即时展示结果。此外，选择图片进行检测功能使得用户可以上传本地图片，系统将自动识别图片中的垃圾物体，并展示其分类结果。对于视频内容的分析，选择视频文件检测功能提供了逐帧检测的能力，确保每一帧的垃圾物体都能被准确标记和分类。

我们还引入了选择不同训练好的模型文件功能，通过这一功能，用户可以根据需要选择不同版本的YOLO模型进行检测，以满足不同的精度和速度需求。为了提升用户体验，我们设计了检测画面和原始画面同时或单独显示的功能，使用户能够根据需要查看检测结果或原始画面，或者两者并列对比。

系统的灵活性还体现在能够让用户通过可点击下拉框单独标记特定目标并显示结果，这样用户可以集中关注于特定类型的垃圾，便于特定场景下的应用。检测结果在页面表格显示，动态调整检测参数功能，不仅将检测结果以表格形式直观展现，还允许用户根据实际需求动态调整置信度阈值和IOU阈值，以获得最佳检测效果。

最后，为了方便用户保存和分享检测结果，系统提供了导出检测结果与导出标记结果功能，允许用户将检测结果导出为CSV文件，或将标记的图片、视频导出为AVI图像文件。通过这些详细介绍的功能，用户能够体验到该系统不仅在技术上具有前沿性，而且在实际使用中极具便捷性和灵活性，有效地推进了行人车辆检测与计数技术的应用。

2. 绪论

2.1 研究背景及意义

在智能交通系统和自动驾驶技术领域，行人和车辆的准确检测与计数是实现高效、安全交通管理的关键。近年来，以深度学习为核心的目标检测技术取得了显著进步，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列算法因其在速度和准确性上的优异表现，成为了研究的热点。自从YOLOv1首次亮相以来，每一个版本的更新都旨在提高检测的准确度和速度，以适应更加复杂的实际应用场景。

YOLOv5，作为非官方版本，通过优化模型结构和训练过程，提高了模型的性能和灵活性¹。接着，YOLOv6通过改进模型架构和引入新的特征融合机制，进一步提升了在各种标准数据集上的表现²。YOLOv7在此基础上，通过细化网络结构，优化训练策略，实现了对小物体的更好检测效果³。最新的YOLOv8则是在之前版本的基础上，通过引入更先进的网络架构设计和训练技术，实现了目前为止最优的检测性能⁴。

除了YOLO系列，还有其他一些最新的目标检测算法也显示出了良好的性能。例如，Transformer在目标检测领域的应用也越来越多，如DETR（Detection Transformer）⁵和其后续改进版本，通过直接在全图中预测目标，避免了复杂的锚框匹配和非极大值抑制步骤，展示了与CNN-based方法不同的视角。

这些进展不仅提高了检测的准确性和效率，而且通过引入新的模型结构和训练技术，拓展了目标检测的应用范围。尽管如此，行人和车辆检测仍然面临着多种挑战，如在高密度人群和复杂交通场景中的检测问题，模型的实时性和鲁棒性要求，以及对小目标检测的准确性等。这些问题的解决，需要更深入的研究和新技术的不断探索。

2.2 国内外研究现状

近年来，随着深度学习技术的快速发展，行人车辆检测与计数作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，得到了广泛关注。特别是，基于YOLO（You Only Look Once）系列模型的研究成果在准确性、检测速度等方面取得了显著进展。YOLOv5至YOLOv8的迭代更新，不仅在模型架构上进行了优化，还通过引入新的训练策略和数据增强技术，显著提高了模型的泛化能力和实时性。

YOLO系列自v5至最新的v9，不断在提高检测速度和准确率方面进行优化。YOLOv5通过改进网络结构和训练策略，提高了模型的灵活性和性能。YOLOv6进一步优化了模型的效率和准确性，而YOLOv7则在这些基础上增加了新的网络结构和算法改进，以适应更复杂的检测环境。YOLOv8通过引入更高效的特征提取和处理机制，显著提升了性能。最新的YOLOv9，在保持YOLO系列高效率的特点上，进一步增强了模型的泛化能力和准确度。
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与此同时，ViT引入了自注意力机制，这一在自然语言处理领域取得巨大成功的技术被证明在图像识别任务中同样有效。ViT通过直接处理图像块序列，能够捕捉图像中长距离的依赖关系，这对于复杂场景下的目标检测来说是一个重要进展。DETR同样采用了Transformer架构，它通过去除传统目标检测流程中的一些复杂步骤，简化了模型的训练和推理过程。

RetinaNet和Faster R-CNN作为更早的深度学习目标检测模型，分别通过引入Focal Loss和RPN（Region Proposal Network），在处理类别不平衡和加速候选区域提取方面取得了突破。这些技术的发展，极大地提高了目标检测的效率和准确性，为行人和车辆的检测与计数任务提供了强有力的技术支持。

此外，Glod-YOLO等算法通过特定的改进，如金字塔特征网络和自适应锚框策略，进一步提升了检测的准确性和鲁棒性。而MMDetection作为一个开源的目标检测工具箱，集成了包括YOLOv8/v7/v6/v5、Faster R-CNN、RetinaNet等多种算法，为研究人员和开发者提供了一个灵活高效的平台，以探索不同算法在特定任务上的表现。

尽管取得了显著进展，行人和车辆的检测仍面临着诸多挑战。例如，在高密度人群或极端天气条件下的检测准确性，小目标检测的灵敏度，以及跨场景模型泛化能力的提升。此外，实时检测系统对计算效率的要求极高，如何在有限的计算资源下保持高准确率和实时性，是目前研究的重点之一。

2.3 要解决的问题及其方案

2.3.1 要解决的问题

在开发基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统中，我们面临着一系列挑战和问题，需要通过创新的技术解决方案来克服。这一系统的开发旨在提供一个高效、准确且用户友好的行人和车辆检测工具，具体挑战和解决方案如下：

行人和车辆检测的准确性与速度
行人车辆检测系统的核心挑战在于如何同时保证高准确率和高速度的目标检测。城市交通场景复杂多变，包含各种尺寸的行人和车辆，以及多样的遮挡情况。因此，需要一个能够快速准确识别目标的深度学习模型。我们采用了YOLOv8/v7/v6/v5系列模型，通过不断的优化和调整，确保模型能够在复杂的环境中快速响应并准确识别目标。
模型的泛化能力和环境适应性
不同的环境条件，如光照变化、天气条件和背景杂乱等，都可能影响检测的准确性。为了提高模型的泛化能力和适应性，我们在模型训练过程中引入了大量多样化的数据集，并采用数据增强技术来模拟不同的环境条件，从而确保模型在各种场景下都能维持良好的性能。
用户交互界面的直观性和功能性
基于Streamlit的Web应用界面设计考虑到了用户的操作便捷性和体验。我们通过CSS美化界面，并提供了图像、视频和实时摄像头的检测功能，以及允许用户轻松切换不同的模型文件。这样，即使是非专业用户也能轻松上手，有效使用系统进行行人和车辆的检测与计数。
系统的扩展性和维护性
在设计系统时，我们充分考虑到了未来可能的扩展需求和维护便利性。系统架构设计灵活，允许快速集成新的目标检测模型和更新现有模型。此外，通过使用PyTorch作为技术框架，我们确保了代码的可读性和可维护性，便于未来的升级和功能扩展。

2.3.2 解决方案

针对行人车辆检测与计数系统的开发，我们采取了一系列创新方法来确保系统的准确性、效率和用户友好性。以下是我们拟采用的主要技术策略和解决方案：

深度学习模型的选择和优化

模型架构：我们选择了最新的YOLOv8作为核心检测模型，考虑到其在处理速度和准确度之间的优异平衡。对于不同的应用场景，我们还提供了YOLOv7、v6、v5等多个版本的模型选项，以满足不同精度和速度的需求。
数据增强：为了增强模型的泛化能力，我们采用了广泛的数据增强技术，如随机裁剪、缩放、旋转和色彩调整等，这有助于模型在多变的环境条件下保持高准确率。
迁移学习：我们使用大规模数据集上预训练的模型作为基础，通过迁移学习技术针对特定的行人和车辆数据集进行微调，这不仅加快了模型训练的速度，也提高了识别的性能。

技术框架和开发工具

PyTorch框架：选择PyTorch作为深度学习框架，以其出色的灵活性和强大的GPU加速能力支持复杂模型的快速迭代和开发。
Streamlit Web应用：基于Streamlit构建用户交互界面，它支持快速开发轻量级的Web应用，使得用户可以方便地上传图像、视频或直接通过摄像头进行实时检测。
PyCharm开发环境：使用PyCharm作为主要的开发IDE，它提供了丰富的开发工具和插件，支持高效的代码编写、调试和版本控制。

功能实现和系统设计

多输入源支持：系统设计允许用户通过图像、视频文件以及实时摄像头三种方式输入数据，确保了系统的广泛应用性和灵活性。
动态模型切换功能：实现了用户界面中的模型动态切换功能，用户可以根据需求选择不同版本的YOLO模型进行检测，增强了系统的适用范围和用户体验。
界面美化与交互设计：通过CSS进行Web界面的美化和优化，提高了用户界面的直观性和操作便捷性，使用户能够轻松进行行人和车辆的检测与计数。

数据处理和存储策略

高效数据处理：利用PyTorch的高效数据预处理和加载机制，确保了系统的高性能和实时响应能力。
智能数据存储：设计了高效的数据存储方案，对检测结果进行组织和索引，支持快速查询和分析，同时确保数据的安全性和隐私。

性能优化和系统测试

性能调优：对模型和整个系统进行深入的性能分析，通过模型压缩、硬件加速等策略进行优化，以满足实时检测的需求。
全面系统测试：开展了全方位的系统测试，包括功能测试、性能测试和稳定性测试，确保了系统的可靠性和稳定性。

通过这些综合措施的实施，我们计划开发出一个既准确又易用的行人车辆检测与计数系统。该系统不仅能够满足不同用户在多变环境下的应用需求，还提供了友好的用户体验和强大的数据处理能力。

2.4 博文贡献与组织结构

本文详细介绍了一个先进的行人车辆检测与计数系统，该系统集成了最新的目标检测技术和用户友好的界面设计，旨在为城市交通监控、智能交通系统开发等领域提供有效的技术支持。文章的主要贡献可以概括如下：

综合了任务相关的文献综述，提供了一个关于行人和车辆检测技术的全面回顾，包括但不限于YOLO系列算法的发展历程、与行人车辆检测相关的最新技术进展，以及目标检测领域内的挑战和解决方案。这一部分旨在为读者建立起一个坚实的理论基础。
详细阐述了数据集的处理方式，包括数据采集、预处理、增强技术等，以适应不同的环境条件和提高模型的泛化能力。这些处理技术对于提升系统的整体性能至关重要。
探讨了YOLOv8/v7/v6/v5等算法的选择与优化，强调了为什么这些模型特别适合于行人和车辆的检测任务，并对比了它们的性能，以帮助读者理解每种模型的优势和应用场景。
采用Streamlit设计了美观友好的网页，使得系统不仅功能强大，而且易于使用。界面设计考虑了用户体验，支持多种媒体输入源，并允许用户轻松切换不同的模型文件，展示了如何将深度学习模型与Web技术结合，提供实用的行人和车辆检测服务。
对YOLOv7、v6、v5等算法的效果进行了对比分析，通过实验验证了所选模型在不同场景下的性能，包括准确率、检测速度等关键指标，为读者提供了实际应用中的参考数据。
提供了完整的数据集和代码资源包，使得读者可以重现实验结果，进一步研究和开发自己的行人和车辆检测系统。这一部分对于促进技术共享和学术交流具有重要意义。

后续章节的组织结构如下：绪论：介绍研究背景、目的和本文的主要贡献；算法原理：详细介绍YOLOv8/v7/v6/v5等算法的工作原理及其在行人车辆检测与计数中的应用；数据集处理：讨论使用的数据集及其预处理、增强方法。代码介绍：提供模型训练和预测的详细代码说明，包括环境搭建、参数配置和执行步骤。实验结果与分析：展示不同模型在行人车辆检测与计数任务上的实验结果，并进行比较分析。系统设计与实现：介绍基于Streamlit的行人车辆检测与计数系统的设计与实现细节。结论与未来工作：总结本文的研究成果，并讨论未来的研究方向和潜在的改进空间。

3. 数据集处理

在本文中，我们详细介绍了用于行人车辆检测与计数系统的数据集，这是一个精心构建和预处理过的集合，包含了5542张图像，旨在为深度学习模型提供训练、验证和测试所需的数据。该数据集划分为2856张训练图像，1343张验证图像以及1343张测试图像。此种分配确保了模型在学习阶段有足够的数据来捕获行人和车辆的特征，在验证阶段可以调整模型参数以防止过拟合，并在测试阶段公平地评估模型的性能。博主使用的类别如下：

Chinese_name = {'person': "行人", 'bicycle': '自行车', 'car': '小汽车', 'motorcycle': '摩托车',
                'bus': '公交车', 'truck': '卡车', 'train': '火车'}

图像中的目标，即行人和车辆，通过精确的边界框进行标注，每个框都有对应的类别标签和置信度分数。类别分布显示‘人’是最常见的目标，数量远超其他类别，这反映出数据集的重点可能更倾向于行人检测。尽管如此，数据集也包括了自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车和火车等其他类别，使得模型能够在实际应用中识别多种交通参与者。
在这里插入图片描述

数据集中的预处理和增强步骤对于提高模型泛化能力至关重要。这些步骤包括图像尺寸的归一化处理，确保所有图像在输入模型前具有统一的维度，以及色彩标准化，帮助模型抵抗因光照变化带来的影响。此外，我们采用了多种数据增强技术，如随机裁剪、旋转、缩放和色彩调整，以模拟各种环境条件下可能遇到的情况，提高模型对不同场景的适应性。在这里插入图片描述

标签和类别的准确标注对于训练强健的检测模型是必要的。标注工作由专业的标注团队完成，确保了标签的准确性和一致性。通过这些精确的标注，模型能够学习到目标的各种形态和特征，为实现准确的检测和计数打下基础。

数据集的分布情况进一步揭示了目标在图像中的空间分布特点。边界框分布图和中心点热力图表明行人和车辆多出现于图像的中心区域，这对于进行区域感知的模型设计提供了宝贵的指导。同时，边界框比例分布显示了大部分目标呈现较小的宽高比例，暗示模型在处理远处或小型目标时需要特别注意。

综上所述，该数据集的细致构建、严格预处理和增强以及均衡的标签标注为训练出高效准确的行人车辆检测模型提供了坚实的基础。通过分析数据集的具体特征，我们可以调整模型的训练策略，确保在实际应用中实现最佳性能。在后续的章节中，我们将详细探讨如何利用这些数据特点来优化我们的深度学习模型，并展示系统在实际场景中的表现。

4. 原理与代码介绍

4.1 YOLOv8算法原理

YOLOv8继承了其前身YOLO系列算法的设计哲学，“You Only Look Once”（一次观察），它通过单次的图像遍历实现对目标的检测和识别，这种方式使得算法在速度上大大领先于其他多遍历检测算法。YOLOv8的高效性源自于它的结构优化和算法创新，这些改进使得模型不仅速度快，而且在准确度上也得到了显著的提升。

YOLOv8的结构是围绕“三合一”模型设计的，这个模型包含了Backbone（主干网络）、Neck（颈部网络）和Head（头网络）三个部分。Backbone负责提取图像的特征；Neck用于特征融合和重塑，为Head部分的检测任务提供必要的语义信息；Head部分则负责最终的目标检测任务。

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在Backbone部分，YOLOv8采用了CSP（Cross Stage Partial networks）设计，这种设计优化了特征的学习过程，并减少了信息在网络层间传递时的损失，确保了特征在不同阶段能够有效传递。CSP结构提高了网络的学习能力，同时也降低了模型的计算复杂度，从而在加速训练的同时还提升了模型的性能。

YOLOv8在Neck部分进行了创新，通过更加高效的特征融合方式，有效地整合了不同尺度的特征，提高了检测的精准度。它使用多尺度的特征图来提高模型对小目标的检测能力，这在行人跌倒检测中尤为重要，因为跌倒的行人可能在图像中占据不同的尺寸和比例。

在Head部分，YOLOv8继续优化了目标检测的性能，通过精细的锚点设置和更准确的边界框预测来提高模型对行人跌倒姿态的识别精度。它在损失函数设计上也进行了优化，使得模型在训练过程中能够更加关注检测任务中的关键信息。

YOLOv8采用了一种改进的标签分配机制，这一机制允许算法根据预测的确信度动态地分配标签，而不是简单地将标签分配给固定的锚点。这种自适应标签分配（adaptive label assignment）机制增强了模型的学习效率，因为它允许模型自主地确定最有益于训练的正样本，从而提高了训练的精度和效率。此外，通过这种机制，YOLOv8能够减少因错误标签分配导致的假阳性预测，从而提高模型的总体性能。

总结来说，YOLOv8在算法原理上的这些创新，如特征融合的优化、自适应标签分配机制和自动化模型调优技术，共同促进了其在行人跌倒检测任务中的优越性能。这些进步不仅提高了模型的准确性，还增强了模型对不同场景的适应性和鲁棒性，是智能监控和安全保护技术领域中的一大步进。

4.2 模型构建

在本项目的“代码介绍”部分，我们展示了如何构建一个基于YOLO系列模型的行人车辆检测与计数系统。此部分详细阐述了代码的每一个环节，包括如何准备模型、处理图像、进行预测以及如何对结果进行后处理。下面是代码的详细介绍：

首先，我们导入必要的库，包括处理图像和视频的cv2，用于构建深度学习模型的torch库，以及其他辅助的模块和类。特别地，我们引入了Detector类和HeatmapGenerator类来建立检测模型的抽象基类，并使用Chinese_name字典来获取检测目标的中文名称，这对于向最终用户展示结果非常有用。

import cv2
import torch
from QtFusion.models import Detector
from datasets.label_name import Chinese_name
from ultralytics import YOLO
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device

在代码中，我们定义了模型初始化参数，设置了如设备类型、置信度阈值和IOU阈值等。这些参数是为了确保模型在检测时能够准确地识别目标，并减少误检。

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

然后，我们定义了count_classes函数，该函数用于统计检测结果中每个类别的实例数目。这对于理解模型在识别各类垃圾方面的性能至关重要。

def count_classes(det_info, class_names):
    count_dict = {name: 0 for name in class_names}
    for info in det_info:
        class_name = info['class_name']
        if class_name in count_dict:
            count_dict[class_name] += 1
    count_list = [count_dict[name] for name in class_names]
    return count_list

接下来，我们展示了如何定义YOLOv8v5Detector类，这是继承自Detector抽象基类的一个具体检测器实现。在构造函数中，我们加载了YOLO模型，并预处理图像，以确保它们适合模型的输入要求。在load_model方法中，我们选择合适的设备运行模型，并将YOLO模型加载到内存中。我们还转换了模型的类别名称，使其对用户更加友好。preprocess方法处理传入的图像，准备好它们被模型预测。predict方法是实际调用YOLO模型进行预测的地方，它利用模型对图像进行分析并给出检测结果。而postprocess方法则处理预测结果，包括将类别ID转换为中文名称，格式化边界框坐标，并整理最终的检测结果。

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

通过上述代码，我们搭建了一个完整的行人车辆检测与计数系统的后端模型，能够接收图像输入，进行有效的垃圾检测，并以用户友好的方式展示结果。这些代码的介绍将帮助读者理解我们如何实现从数据输入到结果输出的整个流程，并为后续章节中的实验结果与系统设计提供必要的技术背景。

4.3 训练代码

在“模型训练”部分的博客中，我们将深入探讨如何利用现有的深度学习框架和模型来训练一个行人车辆检测与计数系统。这一过程涉及到配置训练环境、处理数据集、设置训练参数，以及启动训练过程等关键步骤。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（`lr0`）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（`lrf`）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（`momentum`）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（`weight_decay`）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（`warmup_epochs`）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（`batch`）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（`imgsz`）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

环境设置与模型加载：首先，我们进行的是环境设置和模型准备工作。这包括引入必要的库，比如torch用于构建和训练深度学习模型，os用于处理文件和目录路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

这一部分的代码是决定模型将在GPU还是CPU上运行，这一选择对训练效率有重大影响。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

数据集准备：在设置了工作进程数和批次大小后，通过使用abs_path函数，我们将数据集配置文件的路径转换为绝对路径，并针对不同的操作系统调整路径风格。这种细心的准备有助于跨平台的兼容性和后续的数据加载工作。workers变量定义了在数据加载时使用的子进程数目，而batch则定义了批量大小，这直接影响了GPU内存的使用量和训练速度。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "VehicleTypeDet"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

接着，我们读取YAML文件，它包含了训练数据的相关信息，如路径、类别等。如果文件中包含path项，我们会更新它，确保数据集的路径正确指向我们的训练数据。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

训练模型：接下来，我们加载预训练的YOLOv8模型。我们加载了YOLO模型的预训练权重，并设置了训练的参数，包括数据路径、训练设备、工作线程、图像尺寸、训练周期数和批量大小。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

在这一部分，我们详尽地介绍了训练过程的每一步，从准备环境到加载模型，再到设置参数和启动训练。这些步骤共同保证了模型能够在优化的环境中高效地学习，为行人车辆检测与计数的准确检测和分类奠定了坚实的基础。

5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

在深度学习的目标检测任务中，损失函数图像是评估模型训练过程的关键指标。本文展示了YOLOv8模型在训练过程中的损失函数变化趋势，通过对这些图像的细致分析，我们可以洞察模型学习的效率和问题所在，以及它在特定任务上的表现。

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首先，训练和验证集上的边界框损失（box_loss）呈现出稳定下降的趋势，这表明模型在逐步学习如何更准确地定位图像中的行人和车辆。这种损失的下降趋势是训练过程中模型改善的直接证明。训练损失相对于验证损失更快的下降也暗示了模型在训练数据上可能出现过拟合，这需要通过进一步的正则化或数据增强来解决。

在分类损失（cls_loss）方面，我们看到训练和验证损失都随着迭代次数增加而减小，这意味着模型在分类任务上也表现良好，不断提高对不同类别的识别能力。一个平滑的下降曲线表明了训练过程的稳定性。

目标损失（obj_loss）同样显示出下降的趋势，这个损失反映了模型对目标是否存在的置信度，降低这一损失有助于减少假阳性的数量，即错误地标记不存在的目标。

接下来，我们观察到精确度（precision）和召回率（recall）两个指标随着训练逐渐提升，精确度的提高表示模型在预测目标时越来越准确，而召回率的提升则说明模型越来越少地遗漏真实的目标。两者的提升显示了模型在平衡检测器的灵敏度和特异性方面的进步。

对于模型的整体性能，平均精度均值（mAP@0.5和mAP@0.5-0.95）是目标检测任务中常用的评估指标。mAP@0.5指的是在IoU（交并比）阈值为0.5时模型的平均精度，而mAP@0.5-0.95则考虑了从0.5到0.95的IoU阈值。我们看到两者都随着时间的推移而逐渐提升，尤其是mAP@0.5-0.95，它表明模型在严格条件下也能保持较好的检测性能。

综合这些结果，我们可以得出结论，YOLOv8模型在训练过程中显示出了良好的学习能力和性能提升。尽管如此，训练过程中出现的潜在过拟合情况提示我们，在未来的工作中可能需要考虑更复杂的模型正则化技术或进一步的数据增强策略。这些损失和评估指标的详细分析为我们提供了深入了解模型性能的窗口，同时也为模型的进一步优化指明了方向。

5.2 混淆矩阵

混淆矩阵是一个极其有用的工具，它提供了目标检测模型性能的直观可视化，特别是在区分不同类别时的能力。分析这个图，我们可以对YOLOv8模型在行人车辆检测任务上的具体表现有一个全面的理解。
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从混淆矩阵中，我们看到对角线上的元素代表了正确预测的比例，而非对角线上的元素则代表了错误预测。在此矩阵中，行代表预测的类别，列代表实际的类别。一个完美的模型会在对角线上有高值，而非对角线上的值接近零。

首先，‘人’类别的预测准确率最高，这与我们的数据集中‘人’实例数量最多的事实相一致，模型在这一类别上达到了0.62的准确率。相对而言，自行车、汽车和摩托车的预测准确率较低，特别是自行车，仅有0.41的准确率，可能是因为这些类别的特征在数据集中不如‘人’那么显著或多样化。值得注意的是，‘公交车’和‘火车’的预测准确率相对较高，分别为0.57和0.77，这可能是因为这些大型车辆具有独特的外形特征，使得模型容易区分。

然而，混淆矩阵也揭示了一些分类问题。例如，‘汽车’经常被误分类为‘背景’，这可能是由于汽车边界的复杂性或者汽车与周围环境融合得较好。此外，‘卡车’被误分类为‘汽车’的情况也比较多，这指出了模型在区分形状和尺寸相似的类别时的局限性。

在分析混淆矩阵时，我们还注意到了背景的预测准确率。‘背景’在数据集中可能表示无目标或不包含感兴趣类别的区域，我们可以看到，大量的目标被误分类为‘背景’。这表明模型在确定某一区域是否包含目标物时可能过于保守。

总体来说，混淆矩阵为我们提供了关于模型性能的丰富信息，提示我们在未来工作中可能需要改进的方向。例如，我们可能需要对数据集中出现较少的类别进行过采样，或者对模型进行更精细的调优，以改善对这些类别的识别。此外，提高模型在复杂背景下的区分能力也是提升性能的关键。我们还可以考虑引入其他特征，如上下文信息或车辆的运动特性，来进一步增强模型的分类能力。通过对这些细节的深入分析和改进，我们可以期待在行人车辆检测任务上获得更好的性能。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在行人车辆检测与计数目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含行人车辆检测与计数的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.565	0.640	0.493	0.574
F1-Score	0.57	0.64	0.53	0.58

（3）实验结果分析：

我们的实验旨在比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8四个版本在相同数据集上的性能差异。我们选择了YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n作为实验对象，并在相同的环境下进行了训练和测试。我们使用了相同的数据集、训练参数和评估指标，以确保实验结果的可比性。

首先，我们可以注意到YOLOv6n在mAP和F1-Score上表现最好，分别为0.640和0.64。这可能是因为YOLOv6采用了一些新的特性和优化，提高了模型的检测性能。相比之下，YOLOv7-tiny的性能相对较差，可能是由于其网络结构较小，参数量较少，导致了模型的检测精度不够高。
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此外，YOLOv8n在mAP上略微优于YOLOv5nu和YOLOv7-tiny，但在F1-Score上略低于YOLOv5nu。这表明YOLOv8在目标检测任务中可能更加稳定，但在精确度方面略有降低。这可能是由于YOLOv8在模型结构或损失函数上的微小调整导致的。

对于YOLOv7-tiny的性能较差，我们可以推测可能是由于其网络结构的简单性和参数量的限制。尽管YOLOv7-tiny在速度方面可能有优势，但牺牲了一定的检测精度。

在对比实验中，我们发现YOLOv6n在性能上表现最为出色。这可能是因为YOLOv6在网络结构、损失函数设计、数据增强等方面进行了优化和改进，提高了模型的检测精度和鲁棒性。另外，YOLOv8n虽然在mAP上略有提升，但在F1-Score上并没有明显优势，这可能需要进一步探索其在模型结构和损失函数设计上的特点。

综上所述，对YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等不同版本的目标检测算法进行实验比较，可以为选择合适的算法提供参考。同时，针对实验结果的分析也为进一步优化模型性能提供了方向和思路。

6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

在设计基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统时，我们采用了模块化的设计思路，以保证系统的高效性、稳定性及可扩展性。系统主要分为四个核心模块：数据处理模块、模型训练与优化模块、检测与计数模块以及系统部署与性能优化模块。

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数据处理模块（DataProcessingModule）：
- 数据收集与标注（DataCollector & Labeler）：负责收集行人与车辆的图像数据，并进行手动或半自动化标注。
- 数据预处理（DataPreprocessor）：包括图像尺寸调整（ResizeImage）、归一化（NormalizeImage）等操作，确保输入数据满足模型训练的需求。
模型训练与优化模块（ModelTrainingAndOptimizationModule）：
- 模型选择与微调（ModelSelector & FineTuner）：根据需求选择合适的YOLO版本，并在特定数据集上进行微调。
- 超参数调整（HyperparameterTuner）：通过算法自动调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳的训练结果。
- 数据增强（DataAugmenter）：应用多种数据增强技术，如随机裁剪、旋转等，增强模型的泛化能力。
检测与计数模块（DetectionAndCountingModule）：
- 实时检测器（RealTimeDetector）：利用训练好的模型，对实时视频流或图像进行行人和车辆的检测。
- 目标跟踪（ObjectTracker）：对检测到的目标进行跟踪，确保计数的准确性。
- 计数器（Counter）：根据跟踪结果实时更新行人和车辆的计数信息。
系统部署与性能优化模块（DeploymentAndOptimizationModule）：
- 模型压缩（ModelCompressor）：应用量化、剪枝等技术减少模型大小，提高在边缘设备上的运行速度。
- 加速推理（InferenceAccelerator）：利用GPU加速、TensorRT等技术提升模型的推理速度。
- 系统监控（SystemMonitor）：监控系统性能，确保长时间稳定运行。

以上模块的设计和实现，旨在构建一个既能实时高效地进行行人和车辆检测与计数，又能灵活适应不同运行环境需求的系统。特别是在模型训练与优化模块和检测与计数模块中，通过精细的设计，确保了系统的高准确率和实时性，满足了实际应用中对速度和准确性的双重需求。

6.2 系统流程

基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统的工作流程可以细分为以下关键步骤，每一步骤都紧密联系，确保了系统的高效与准确性：

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数据收集与标注：
- 使用DataCollector收集行人与车辆的图像数据。
- 通过Labeler手动或半自动化进行数据标注，准备训练数据集。
数据预处理：
- DataPreprocessor接管数据，执行如图像尺寸调整（ResizeImage）和归一化（NormalizeImage）等预处理操作。
模型选择与训练：
- 通过ModelSelector选择适用的YOLO版本（v5/v6/v7/v8）作为基础模型。
- FineTuner在特定数据集上对模型进行微调，以适应检测任务的具体需求。
- HyperparameterTuner自动调整超参数（如学习率、批大小等），优化训练过程。
- 使用DataAugmenter进行数据增强，包括随机裁剪、旋转等操作，提高模型的泛化能力。
检测与计数实现：
- RealTimeDetector利用训练好的模型对输入的实时视频流或图像进行检测，识别出行人和车辆。
- 对检测到的目标使用ObjectTracker进行跟踪，确保连续帧之间目标的一致性。
- 根据跟踪结果，Counter实时更新行人和车辆的计数信息。
模型与系统优化：
- 在部署前，ModelCompressor对模型进行压缩，包括量化、剪枝等操作，以减少模型的体积，提高边缘设备上的运行效率。
- InferenceAccelerator通过GPU加速、使用TensorRT等技术，进一步提升模型的推理速度。
- 系统运行过程中，SystemMonitor监控系统性能，确保系统的稳定运行。

以上步骤构成了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统的完整流程。从数据准备到模型训练，再到实际检测与计数，每一步都是为了确保系统能够在实际应用中达到既定的高效性和准确性目标。通过系统的持续监控与优化，保证了系统在不同的运行环境下都能稳定高效地工作。

代码下载链接

如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

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演示及项目介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1YZ421B7ca/

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完整安装运行教程：

这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

7. 结论与未来工作

本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在行人车辆检测与计数领域的应用，成功开发了一个结合了这些先进算法的行人车辆检测与计数系统。通过对多个版本的YOLO模型进行细致的比较和优化，本研究不仅提升了行人车辆检测与计数的准确率和实时性，还通过Streamlit创建了一个直观、美观且易于使用的Web应用，使用户能够轻松地进行行人和车辆的检测与计数，从而在实际应用中发挥重要作用。

经过一系列实验验证，本文所提出的方法在行人和车辆检测与计数的准确性和处理速度上都达到了令人满意的水平。同时，我们还提供了完整的数据集处理流程、模型训练和预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为后续的研究者和开发者复现和参考提供了方便。尽管取得了一定的成果，但行人车辆检测与计数作为一个复杂多变的任务，仍然面临着许多挑战和改进空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方向进行探索：

模型优化：继续探索更深层次的网络结构和优化策略，如神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
多模态融合：考虑结合环境因素、时间信息等其他模态信息，采用多模态学习方法进行更准确的行人车辆检测与计数，以更全面地理解交通环境和动态。
跨域适应性：研究在不同光照、不同天气条件下的行人车辆检测与计数，通过领域自适应技术提高模型在多变环境中的泛化能力。
用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加人性化、智能化，以满足更广泛用户的需求。
实际应用拓展：探索行人车辆检测与计数在更多实际应用场景中的应用，如智能交通系统、城市管理、安全监控等，以发挥其最大的社会和经济价值。

总之，基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数技术正处于快速发展之中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信在不久的将来，该技术将在人机交互、社会安全、智慧城市等领域发挥更加重要的作用。

Wu W, Liu H, Li L, et al. Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLO v5 algorithm in small target detection of remote sensing image[J]. PloS one, 2021, 16(10): e0259283. ↩︎
Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications[J]. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022. ↩︎
Zhao H, Zhang H, Zhao Y. Yolov7-sea: Object detection of maritime uav images based on improved yolov7[C]//Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2023: 233-238. ↩︎
Wen, Guihao, et al. “The improved YOLOv8 algorithm based on EMSPConv and SPE-head modules.” Multimedia Tools and Applications (2024): 1-17. ↩︎
Li, H., & Zhang, Q. (2021). A Novel Dataset for Fall Detection Using Deep Learning. Sensors, 21(7), 2021. ↩︎