基于YOLO的道路障碍物检测系统项目算法:yolov5/v8/v10/11/12/26系统pyqt5/pyside6/streamlit/flaskyolo格式包含10类目标共3800张图像已划分训练集和验证集可以直接用文件 环境配置文档 测试图片、视频 测试代码 界面代码配置好环境可直接使用运行效果见图像文件 环境配置文档 测试图片 测试代码 界面代码项目介绍算法YOLOv8/v10/11/12/26软件Pycharm/vscode环境anaconda Python文件项目代码 数据集 环境文件 UI文件功能在界面中选择各种图片可以是自己在路边拍摄的图片可以选择视频可以调用摄像头进行道路障碍物检测速度快检测精度高。基于YOLO算法的道路障碍物检测系统支持PyQt5、PySide6等多种界面框架。基于YOLOv8和PyQt5的完整构建代码。 道路障碍物检测系统关键词表关键词类别关键词核心算法YOLOv8、目标检测、深度学习、计算机视觉、道路障碍物识别检测类别交通锥、路障、坑洼、轮胎碎片、落石、限速带、交通标牌等10类开发技术Python、PyQt5、Ultralytics、OpenCV、Anaconda系统功能图像检测、视频流分析、实时摄像头识别、多类别高精度检测、可视化界面性能指标mAP0.5 (0.861)、高召回率、实时推理速度 系统构建详细代码本代码实现了基于YOLOv8和PyQt5的完整图形用户界面系统。环境准备在运行代码前请确保已安装必要的库pipinstallPyQt5 opencv-python ultralytics matplotlib完整代码将以下代码保存为main.py。请确保你有一个训练好的模型权重文件例如best.pt或者修改代码中的MODEL_PATH指向你下载的官方模型如yolov8n.pt。importsysimportcv2importtorchfromPyQt5.QtWidgetsimport(QApplication,QMainWindow,QLabel,QPushButton,QVBoxLayout,QWidget,QFileDialog,QMessageBox,QHBoxLayout)fromPyQt5.QtGuiimportQImage,QPixmapfromPyQt5.QtCoreimportQt,QTimerfromultralyticsimportYOLO# 配置区域 # 请在此处加载你的训练好的模型权重# 如果没有训练好的模型可以使用 yolov8n.pt 进行测试但效果不如专用数据集训练的模型MODEL_PATHbest.pt# 类别名称 (根据你的数据集定义这里根据图片图例填写)CLASS_NAMES[cones,barrier,Signboards,Rockfall,tire,SpeedBump,ImpactAttenuator,Pothole,Barricade,Traffic_Delineator_Post]classRoadObstacleDetection(QMainWindow):def__init__(self):super().__init__()self.setWindowTitle(基于YOLO的道路障碍物检测系统)self.setGeometry(100,100,1000,700)# 加载模型try:self.modelYOLO(MODEL_PATH)exceptExceptionase:QMessageBox.critical(self,错误,f无法加载模型:{e}\n请检查 MODEL_PATH 是否正确。)sys.exit()# 视频捕获对象self.capNoneself.timerQTimer()self.timer.timeout.connect(self.update_frame)self.init_ui()definit_ui(self):# 主布局central_widgetQWidget(self)self.setCentralWidget(central_widget)layoutQVBoxLayout(central_widget)# 图像显示区域self.image_labelQLabel(self)self.image_label.setFixedSize(800,500)self.image_label.setStyleSheet(background-color: #000000; border: 1px solid #333;)self.image_label.setAlignment(Qt.AlignCenter)layout.addWidget(self.image_label,alignmentQt.AlignCenter)# 按钮区域btn_layoutQHBoxLayout()self.btn_imageQPushButton(检测图片,self)self.btn_image.clicked.connect(self.detect_image)btn_layout.addWidget(self.btn_image)self.btn_videoQPushButton(检测视频,self)self.btn_video.clicked.connect(self.detect_video)btn_layout.addWidget(self.btn_video)self.btn_cameraQPushButton(开启摄像头,self)self.btn_camera.clicked.connect(self.detect_camera)btn_layout.addWidget(self.btn_camera)self.btn_stopQPushButton(停止,self)self.btn_stop.clicked.connect(self.stop_detection)self.btn_stop.setStyleSheet(background-color: #ff4d4d; color: white;)btn_layout.addWidget(self.btn_stop)layout.addLayout(btn_layout)defprocess_frame(self,frame):使用YOLO模型进行推理并绘制结果# 推理resultsself.model(frame)# 绘制结果# results[0].plot() 会自动绘制边界框和标签annotated_frameresults[0].plot()returnannotated_framedefupdate_frame(self):ifself.cap:ret,frameself.cap.read()ifret:# 处理帧processed_frameself.process_frame(frame)# 转换为Qt格式显示self.display_image(processed_frame)else:# 视频播放结束self.stop_detection()defdisplay_image(self,img):将OpenCV图像转换为QImage并显示rgb_imagecv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2RGB)h,w,chrgb_image.shape bytes_per_linech*w convert_to_Qt_formatQImage(rgb_image.data,w,h,bytes_per_line,QImage.Format_RGB888)pconvert_to_Qt_format.scaled(self.image_label.width(),self.image_label.height(),Qt.KeepAspectRatio)self.image_label.setPixmap(QPixmap.fromImage(p))defdetect_image(self):optionsQFileDialog.Options()file_name,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择图片,,Images (*.png *.xpm *.jpg *.bmp);;All Files (*),optionsoptions)iffile_name:imgcv2.imread(file_name)ifimgisnotNone:processed_imgself.process_frame(img)self.display_image(processed_img)else:QMessageBox.warning(self,错误,无法读取图片文件)defdetect_video(self):optionsQFileDialog.Options()file_name,_QFileDialog.getOpenFileName(self,选择视频,,Videos (*.mp4 *.avi *.mov);;All Files (*),optionsoptions)iffile_name:self.stop_detection()# 停止之前的任务self.capcv2.VideoCapture(file_name)self.timer.start(30)# 约33fpsdefdetect_camera(self):self.stop_detection()# 停止之前的任务self.capcv2.VideoCapture(0)# 打开默认摄像头ifnotself.cap.isOpened():QMessageBox.warning(self,错误,无法打开摄像头)self.capNonereturnself.timer.start(30)defstop_detection(self):self.timer.stop()ifself.cap:self.cap.release()self.capNoneself.image_label.clear()self.image_label.setText(检测已停止)if__name____main__:appQApplication(sys.argv)windowRoadObstacleDetection()window.show()sys.exit(app.exec_())代码说明模型加载在__init__中加载best.pt。你需要将你的训练权重放在同目录下或者修改MODEL_PATH变量。界面布局使用QVBoxLayout和QHBoxLayout构建了一个包含图像显示区和四个功能按钮图片、视频、摄像头、停止的界面。图像处理process_frame调用 YOLO 模型进行推理并使用内置的plot()方法绘制边界框和类别。display_image将 OpenCV 的 BGR 格式转换为 Qt 支持的 RGB 格式并显示在QLabel上。功能逻辑图片使用QFileDialog选择文件读取后推理并显示。视频选择视频文件利用QTimer循环读取帧并进行推理。摄像头调用cv2.VideoCapture(0)读取本地摄像头流。停止释放资源并停止定时器。这个系统可以直接运行只需确保环境配置正确且模型文件路径无误。