基于深度学习YOLOv8的车辆识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一个高效准确的车辆识别检测系统，专门用于道路交通场景中的多类车辆识别。系统针对四类常见车辆（公交车、小汽车、摩托车和卡车）进行优化检测，使用包含1000张图像的数据集（训练集750张、验证集100张、测试集150张）进行模型训练和评估。该系统实现了实时视频流和静态图像中的车辆检测与分类，具有检测速度快、识别准确率高和轻量化等特点。系统可部署于多种硬件
一、项目介绍
摘要
本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一个高效准确的车辆识别检测系统，专门用于道路交通场景中的多类车辆识别。系统针对四类常见车辆（公交车、小汽车、摩托车和卡车）进行优化检测，使用包含1000张图像的数据集（训练集750张、验证集100张、测试集150张）进行模型训练和评估。该系统实现了实时视频流和静态图像中的车辆检测与分类，具有检测速度快、识别准确率高和轻量化等特点。系统可部署于多种硬件平台，包括服务器、边缘计算设备和移动终端，为智能交通管理、自动驾驶辅助系统和道路安全监控提供了可靠的技术解决方案。
项目意义
1. 智能交通管理革新
本系统的开发直接响应现代城市智能交通管理的迫切需求。随着城市化进程加速，传统人工交通监控方式已无法满足实时、精准的车辆管理要求。该系统能够自动识别道路上的各类车辆，为交通流量统计、违章车辆抓拍、特殊车辆优先通行等应用场景提供数据支持。相比传统计算机视觉方法，基于YOLOv8的解决方案在准确性和实时性方面有显著提升，可帮助交通管理部门制定更科学的道路规划决策，优化信号灯配时方案，缓解城市交通拥堵问题。
2. 自动驾驶技术发展助推
作为自动驾驶环境感知系统的重要组成部分，可靠的车辆检测能力是确保自动驾驶安全性的关键技术。本项目针对四类最常见道路车辆进行专门优化，其轻量化设计特别适合部署在计算资源受限的车载设备上。系统提供的实时车辆检测结果可以帮助自动驾驶系统准确判断周围车辆类型和位置，为路径规划和碰撞避免提供关键输入。同时，项目采用的中小规模数据集训练方法，为自动驾驶企业在特定场景下的模型快速迭代提供了有价值的参考。
3. 道路安全监控升级
传统的道路监控系统主要依赖人工查看，效率低下且易漏检。本系统可实现7×24小时不间断的自动车辆监测，特别适用于危险路段、学校区域和高速公路等重点监控区域。系统能够识别包括摩托车在内的小型车辆，显著降低交通事故风险。当检测到异常停车、逆行或超速车辆时，可即时触发警报，大大缩短应急响应时间。与红外摄像头配合使用时，还能实现夜间和恶劣天气条件下的可靠检测，全面提升道路安全监控水平。
4. 边缘计算应用示范
系统经过优化后可在边缘计算设备上高效运行，这一特性使其非常适合应用于智慧路灯、移动执法终端等边缘场景。项目展示了如何将先进的深度学习模型部署到资源受限设备上的完整流程，包括模型量化、剪枝和硬件加速等关键技术，为物联网时代的边缘AI应用提供了重要参考案例。这种边缘化部署能力可大幅降低系统延迟和带宽需求，同时更好地保护数据隐私。
综上所述，本项目不仅具有直接的实用价值，能够提升交通管理效率和道路安全水平，还在算法优化和小样本学习等方面具有重要的研究意义，为相关领域的技术进步提供了有益探索。系统的模块化设计也便于未来扩展更多车辆类型或整合其他功能（如车牌识别、行为分析等），具有广阔的发展前景。
目录
基于深度学习YOLOv8的车辆识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili
基于深度学习YOLOv8的车辆识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
二、项目功能展示
系统功能
✅ 图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅ 视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。
✅ 摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。
✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）
-
图片检测
该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。批量图片检测
用户可以一次性上传多个图片进行批量处理。该功能支持对多个图像文件进行并行处理，并返回每张图像的目标检测结果，适用于需要大规模处理图像数据的应用场景。
-
视频检测
视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。
-
摄像头实时检测
该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。
核心特点：
- 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
- 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
- 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。
三、数据集介绍
数据集概述
本项目构建了一个专门针对车辆检测的自定义数据集，主要特点如下：
-
总规模：1000张高质量标注图像
-
训练集：750张
-
验证集：100张
-
测试集：150张
-
-
类别分布：
-
bus(公共汽车)
-
car(小汽车)
-
motorbike(摩托车)
-
truck(卡车)
-
-
数据来源：收集自多种场景的交通监控视频、道路实拍图像以及公开数据集中的相关图像
-
标注格式：采用YOLO格式的txt标注文件，每个文件包含对应图像中所有目标的类别和边界框信息
数据集特点
-
多样性：
-
覆盖白天、夜晚、雨天、晴天等多种光照条件
-
包含城市道路、高速公路、交叉路口等多种场景
-
车辆大小从近景特写到远景小目标均有涵盖
-
-
挑战性：
-
包含部分遮挡、截断的车辆实例
-
有不同角度的车辆图像(正面、侧面、斜视角等)
-
存在密集车辆场景下的重叠问题
-
-
平衡性：
-
确保每个类别有足够的样本数量
-
注意不同场景类型在训练集和测试集中的均衡分布
-
避免特定车辆型号或颜色的过度集中
-
-
真实性：
-
全部使用真实场景图像，无合成数据
-
包含自然条件下的运动模糊、光照变化等真实因素
-
数据集配置文件
数据集采用YOLO格式：
train: F:\车辆识别检测数据集\train\images
val: F:\车辆识别检测数据集\valid\images
test: F:\车辆识别检测数据集\test\images
nc: 4
names: ['bus', 'car', 'motorbike', 'truck']
数据集制作流程
-
数据收集：
-
从交通监控系统获取视频并提取关键帧
-
收集公开数据集中的相关图像
-
实地拍摄不同场景下的车辆照片
-
确保图像分辨率
-
-
数据清洗：
-
去除模糊、过度曝光或严重遮挡的无价值图像
-
检查并删除重复或高度相似的图像
-
平衡各类别的样本数量
-
-
数据标注：
-
使用LabelImg或CVAT等标注工具进行边界框标注
-
标注规范：
-
边界框应紧密贴合车辆主体
-
轻微遮挡的车辆仍需标注
-
严重遮挡的车辆不标注
-
截断图像边缘的车辆需完整标注
-
-
标注完成后转换为YOLO格式的txt文件
-
-
数据增强：
-
应用随机翻转、旋转、色彩调整等基础增强
-
使用mosaic增强提高小目标检测能力
-
添加随机噪声和模糊模拟真实场景
-
注意保持增强后标注信息的准确性
-
-
数据集划分：
-
按7:1:1.5的比例划分训练集、验证集和测试集
-
确保各类别在各子集中的比例与整体分布一致
-
避免相同场景或连续帧出现在不同子集
-
-
质量验证：
-
检查所有标注文件的格式正确性
-
抽样可视化检查标注准确性
-
验证数据增强效果
-
确保无标注遗漏或错误分类
-
四、项目环境配置
创建虚拟环境
首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。
终端输入
conda create -n yolov8 python==3.9
激活虚拟环境
conda activate yolov8
安装cpu版本pytorch
pip install torch torchvision torchaudio
pycharm中配置anaconda
安装所需要库
pip install -r requirements.txt
五、模型训练
训练代码
from ultralytics import YOLO
model_path = 'yolov8s.pt'
data_path = 'datasets/data.yaml'
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(model_path)
results = model.train(data=data_path,
epochs=500,
batch=64,
device='0',
workers=0,
project='runs/detect',
name='exp',
)根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。
--batch 64：每批次64张图像。--epochs 500：训练500轮。--datasets/data.yaml：数据集配置文件。--weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。
训练结果
六、核心代码
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon
from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem,
QStyledItemDelegate, QHeaderView)
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
import os
import datetime
import sys
class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate):
def initStyleOption(self, option, index):
super().initStyleOption(option, index)
option.displayAlignment = Qt.AlignCenter
class Ui_MainWindow(object):
def setupUi(self, MainWindow):
MainWindow.setObjectName("MainWindow")
MainWindow.resize(1400, 900)
MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统")
# 设置窗口图标
if hasattr(sys, '_MEIPASS'):
icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico')
else:
icon_path = 'icon.ico'
if os.path.exists(icon_path):
MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path))
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
# 主布局
self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget)
self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10)
self.main_layout.setSpacing(15)
# 左侧布局 (图像显示)
self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.left_layout.setSpacing(15)
# 原始图像组
self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像")
self.original_group.setMinimumHeight(400)
self.original_img_label = QtWidgets.QLabel()
self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
self.original_img_label.setText("等待加载图像...")
self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;")
original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
original_layout.addWidget(self.original_img_label)
self.original_group.setLayout(original_layout)
self.left_layout.addWidget(self.original_group)
# 检测结果图像组
self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果")
self.result_group.setMinimumHeight(400)
self.result_img_label = QtWidgets.QLabel()
self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里")
self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;")
result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
result_layout.addWidget(self.result_img_label)
self.result_group.setLayout(result_layout)
self.left_layout.addWidget(self.result_group)
self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3)
# 右侧布局 (控制面板)
self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.right_layout.setSpacing(15)
# 模型选择组
self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置")
self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
# 模型选择
self.model_combo = QtWidgets.QComboBox()
self.model_combo.addItems(["best.pt"])
self.model_combo.setCurrentIndex(0)
# 加载模型按钮
self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型")
self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open"))
self.load_model_btn.setStyleSheet(
"QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }"
"QPushButton:hover { background-color: #45a049; }"
)
self.model_layout.addWidget(self.model_combo)
self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn)
self.model_group.setLayout(self.model_layout)
self.right_layout.addWidget(self.model_group)
# 参数设置组
self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数")
self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout()
self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft)
self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft)
self.param_layout.setVerticalSpacing(15)
# 置信度滑块
self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal)
self.conf_slider.setRange(1, 99)
self.conf_slider.setValue(25)
self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25")
self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;")
# IoU滑块
self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal)
self.iou_slider.setRange(1, 99)
self.iou_slider.setValue(45)
self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45")
self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;")
self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider)
self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value)
self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行
self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider)
self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value)
self.param_group.setLayout(self.param_layout)
self.right_layout.addWidget(self.param_group)
# 功能按钮组
self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能")
self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.func_layout.setSpacing(10)
# 图片检测按钮
self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测")
self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic"))
# 视频检测按钮
self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测")
self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic"))
# 摄像头检测按钮
self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测")
self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web"))
# 停止检测按钮
self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测")
self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop"))
self.stop_btn.setEnabled(False)
# 保存结果按钮
self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果")
self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save"))
self.save_btn.setEnabled(False)
# 设置按钮样式
button_style = """
QPushButton {
padding: 10px;
background-color: #2196F3;
color: white;
border: none;
border-radius: 4px;
text-align: left;
}
QPushButton:hover {
background-color: #0b7dda;
}
QPushButton:disabled {
background-color: #cccccc;
}
"""
for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn,
self.stop_btn, self.save_btn]:
btn.setStyleSheet(button_style)
self.func_layout.addWidget(btn)
self.func_group.setLayout(self.func_layout)
self.right_layout.addWidget(self.func_group)
# 检测结果表格组
self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情")
self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.result_table = QtWidgets.QTableWidget()
self.result_table.setColumnCount(4)
self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"])
self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch)
self.result_table.verticalHeader().setVisible(False)
self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows)
self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers)
# 设置表格样式
self.result_table.setStyleSheet("""
QTableWidget {
border: 1px solid #e0e0e0;
alternate-background-color: #f5f5f5;
}
QHeaderView::section {
background-color: #2196F3;
color: white;
padding: 5px;
border: none;
}
QTableWidget::item {
padding: 5px;
}
""")
# 设置居中代理
delegate = CenteredDelegate(self.result_table)
self.result_table.setItemDelegate(delegate)
self.table_layout.addWidget(self.result_table)
self.table_group.setLayout(self.table_layout)
self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1)
self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1)
MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
# 状态栏
self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }")
MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)
# 初始化变量
self.model = None
self.cap = None
self.timer = QTimer()
self.is_camera_running = False
self.current_image = None
self.current_result = None
self.video_writer = None
self.output_path = "output"
# 创建输出目录
if not os.path.exists(self.output_path):
os.makedirs(self.output_path)
# 连接信号槽
self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model)
self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image)
self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video)
self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera)
self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection)
self.save_btn.clicked.connect(self.save_result)
self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value)
self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value)
self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame)
# 设置全局样式
self.set_style()
def set_style(self):
style = """
QMainWindow {
background-color: #f5f5f5;
}
QGroupBox {
border: 1px solid #e0e0e0;
border-radius: 5px;
margin-top: 10px;
padding-top: 15px;
}
QGroupBox::title {
subcontrol-origin: margin;
left: 10px;
padding: 0 3px;
}
QLabel {
color: #333333;
}
QComboBox {
padding: 5px;
border: 1px solid #cccccc;
border-radius: 3px;
}
QSlider::groove:horizontal {
height: 6px;
background: #e0e0e0;
border-radius: 3px;
}
QSlider::handle:horizontal {
width: 16px;
height: 16px;
margin: -5px 0;
background: #2196F3;
border-radius: 8px;
}
QSlider::sub-page:horizontal {
background: #2196F3;
border-radius: 3px;
}
"""
self.centralwidget.setStyleSheet(style)
def load_model(self):
model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0]
try:
self.model = YOLO(model_name)
self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000)
self.image_btn.setEnabled(True)
self.video_btn.setEnabled(True)
self.camera_btn.setEnabled(True)
except Exception as e:
QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}")
def update_conf_value(self):
conf = self.conf_slider.value() / 100
self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}")
def update_iou_value(self):
iou = self.iou_slider.value() / 100
self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}")
def detect_image(self):
if self.model is None:
QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型")
return
file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
None, "选择图片", "",
"图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)"
)
if file_path:
try:
# 读取图片
img = cv2.imread(file_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 显示原始图片
self.display_image(img, self.original_img_label)
self.current_image = img.copy()
# 检测图片
conf = self.conf_slider.value() / 100
iou = self.iou_slider.value() / 100
self.statusbar.showMessage("正在检测图片...")
QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI
results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou)
result_img = results[0].plot()
# 显示检测结果
self.display_image(result_img, self.result_img_label)
self.current_result = result_img.copy()
# 更新结果表格
self.update_result_table(results[0])
self.save_btn.setEnabled(True)
self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000)
except Exception as e:
QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}")
self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000)
def detect_video(self):
if self.model is None:
QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型")
return
file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
None, "选择视频", "",
"视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)"
)
if file_path:
try:
self.cap = cv2.VideoCapture(file_path)
if not self.cap.isOpened():
raise Exception("无法打开视频文件")
# 获取视频信息
fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 创建视频写入器
timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4")
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height))
# 启用停止按钮，禁用其他按钮
self.stop_btn.setEnabled(True)
self.save_btn.setEnabled(True)
self.image_btn.setEnabled(False)
self.video_btn.setEnabled(False)
self.camera_btn.setEnabled(False)
# 开始处理视频
self.timer.start(30) # 30ms间隔
self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...")
except Exception as e:
QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}")
self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)
七、项目源码
演示与介绍视频：
基于深度学习YOLOv8的车辆识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili
基于深度学习YOLOv8的车辆识别检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
魔乐社区（Modelers.cn) 是一个中立、公益的人工智能社区，提供人工智能工具、模型、数据的托管、展示与应用协同服务，为人工智能开发及爱好者搭建开放的学习交流平台。社区通过理事会方式运作，由全产业链共同建设、共同运营、共同享有，推动国产AI生态繁荣发展。
更多推荐
8
0- 0
已为社区贡献38条内容
所有评论(0)