计算机视觉：python交通标志识别系统 YOLOv8模型 TT100K数据集 pytorch深度学习 目标检测识别 （源码+文档）✅
计算机视觉：python交通标志识别系统 YOLOv8模型 TT100K数据集 pytorch深度学习 目标检测识别 （源码+文档）✅
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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：
Python语言、pytorch深度学习、YOLOv8技术、TT100K数据集、PySide6界面
在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv8是前沿的目标检测技术，它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功，进一步提升性能和灵活性。
使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，完成一个多目标检测实战项目。可实时检测图像、视频、摄像头中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面 。
TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）是一个专门用于交通标志检测的大规模数据集。该数据集由清华大学与腾讯公司联合开发。TT100K数据集包含了超过10万张图片。图片中包含了不同类型的交通标志，总计约有200,000个标签。
2、项目界面
（1）交通标志检测识别—限速50
（2）交通标志检测识别—多个目标识别
（3）交通标志检测识别—多个目标检测识别
（4）交通标志检测识别—多个目标检测识别
（4）交通标志检测识别—摄像头检测识别
（5）交通标志检测识别—摄像头检测识别
（6）交通标志检测识别—视频实时检测识别
（7）交通标志检测识别—视频实时检测识别
3、项目说明
技术栈：
Python语言、pytorch深度学习、YOLOv8技术、TT100K数据集、PySide6界面
摘要
在科技飞速发展的今天，随着车辆的愈发增多，所造成交通拥堵、交通事故等问题也已然屡见不鲜。在当今环境下，一个可以准确且实时对道路交通标志进行检测识别的交通标志识别系统的研发可以有效缓解当今的交通问题。交通标志识别系统可以很好的辅助驾驶人员对与道路交通信息以及前方交通标志的含义进行及时的把控从而可以及时的做出相应的驾驶决策。通过对交通标志识别技术的深入研究分析，本文使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，在PyTorch和pycharm环境下进行实验，完成交通标志检测识别系统。本系统可实时检测图像、视频、摄像头中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面 。交通标志检测识别系统的意义可以提高交通安全和减少交通事故发生的可能性、提高交通安全、减少交通事故、预防交通违法行为，提供驾驶辅助功能，并为交通管理提供数据支持。
关键词：交通标志；YOLOv8模型；深度学习；TT100K
在科技飞速发展的今天，随着车辆的愈发增多，所造成交通拥堵、交通事故等问题也已然屡见不鲜。在当今环境下，一个可以准确且实时对道路交通标志进行检测识别的交通标志识别系统的研发可以有效缓解当今的交通问题。交通标志识别系统可以很好的辅助驾驶人员对与道路交通信息以及前方交通标志的含义进行及时的把控从而可以及时的做出相应的驾驶决策。通过对交通标志识别技术的深入研究分析，本文使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，在PyTorch和pycharm环境下进行实验，完成交通标志检测识别系统。本系统可实时检测图像、视频、摄像头中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面 。交通标志检测识别系统的意义可以提高交通安全和减少交通事故发生的可能性、提高交通安全、减少交通事故、预防交通违法行为，提供驾驶辅助功能，并为交通管理提供数据支持。
4、核心代码
from ultralytics import YOLO
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMenu
from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap, QColor
from PySide6.QtCore import QTimer, QThread, Signal, QObject, QPoint, Qt
from UIFunctions import *
from ui.home import Ui_MainWindow
#from utils.capnums import Camera
from utils.rtsp_win import Window
from collections import deque
import numpy as np
import time
import json
import sys
import cv2
import os
IMG_FORMATS = ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm') # image suffixes
VID_FORMATS = ('asf', 'avi', 'gif', 'm4v', 'mkv', 'mov', 'mp4', 'mpeg', 'mpg', 'ts', 'wmv', 'webm') # video suffixes
def is_video_file(path):
suffix = path.split('.')[-1].lower()
if suffix in IMG_FORMATS:
return False
elif suffix in VID_FORMATS:
return True
else:
print(f"Suffix '{suffix}' is invalid!")
raise ValueError("Invalid file suffix")
def run_camera(self, frame):
print("running camera detection ......")
# set model
self.loadmodel()
self.yolo2main_status_msg.emit('Detecting...')
print('conf threshold = ', self.YoloConfig['conf'])
print('iou threshold = ', self.YoloConfig['iou'])
print('save = ', self.YoloConfig['save_res'])
print('save_txt = ', self.YoloConfig['save_txt'])
res = self.model.predict(frame, save=self.YoloConfig['save_res'],
save_txt=self.YoloConfig['save_txt'], imgsz=640, conf=self.YoloConfig['conf'],
iou=self.YoloConfig['iou'], device=0)
preprocess_speed = res[0].speed['preprocess']
inference_speed = res[0].speed['inference']
postprocess_speed = res[0].speed['postprocess']
total_infer_speed = preprocess_speed + inference_speed + postprocess_speed
fps = 1000 / total_infer_speed
#print("FPS:", fps)
# 每读取一帧增加计数器
self.fps_counter += 1
# 如果达到 10 帧，则计算 FPS
if self.fps_counter == 10:
elapsed_time = self.fps_frames[-1] - self.fps_frames[0] # 计算最近 10 帧的时间差
average_fps = 10 / elapsed_time
self.fps = int(average_fps)
print("Average FPS:", self.fps)
self.fps_counter = 0 # 重置计数器
self.fps_frames.clear() # 清空时间队列
# 记录当前时间
self.fps_frames.append(time.time())
detected_boxes = res[0].boxes
# print(res[0])
# Cycle monitoring model file changes
def ModelBoxRefre(self):
pt_list = os.listdir('./models')
pt_list = [file for file in pt_list if file.endswith('.pt')]
pt_list.sort(key=lambda x: os.path.getsize('./models/' + x))
# It must be sorted before comparing, otherwise the list will be refreshed all the time
if pt_list != self.pt_list:
self.pt_list = pt_list
self.model_box.clear()
self.model_box.addItems(self.pt_list)
# Get the mouse position (used to hold down the title bar and drag the window)
def mousePressEvent(self, event):
p = event.globalPosition()
globalPos = p.toPoint()
self.dragPos = globalPos
# Optimize the adjustment when dragging the bottom and right edges of the window size
def resizeEvent(self, event):
# Update Size Grips
UIFuncitons.resize_grips(self)
# Exit Exit thread, save settings
def closeEvent(self, event):
config_file = 'config/setting.json'
config = dict()
config['iou'] = self.iou_spinbox.value()
config['conf'] = self.conf_spinbox.value()
config['rate'] = self.speed_spinbox.value()
config['save_res'] = (0 if self.save_res_button.checkState()==Qt.Unchecked else 2)
config['save_txt'] = (0 if self.save_txt_button.checkState()==Qt.Unchecked else 2)
config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2)
with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(config_json)
# Exit the process before closing
if self.yolo_thread.isRunning():
self.yolo_predict.stop_dtc = True
self.yolo_thread.quit()
MessageBox(
self.close_button, title='Note', text='Exiting, please wait...', time=3000, auto=True).exec()
sys.exit(0)
else:
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
Home = MainWindow()
Home.show()
sys.exit(app.exec())
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5、源码获取方式
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