当前位置：首页 > article >正文

【精选】基于EfficientViT优化YOLOv8的智能车辆识别系统设计车辆颜色分类与车牌检测、深度学习目标检测系统开发

article 2025/1/16 19:15:02

博主介绍：
✌我是阿龙，一名专注于Java技术领域的程序员，全网拥有10W+粉丝。作为CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，我在计算机毕业设计开发方面积累了丰富的经验。同时，我也是掘金、华为云、阿里云、InfoQ等平台的优质作者。通过长期分享和实战指导，我致力于帮助更多学生完成毕业项目和技术提升。

技术范围：
我熟悉的技术领域涵盖SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等方面的设计与开发。如果你有任何技术难题，我都乐意与你分享解决方案。

为什么选择阅读我：

我是程序阿龙，专注于软件开发，拥有丰富的编程能力和实战经验。在过去的几年里，我辅导了上千名学生，帮助他们顺利完成毕业项目，同时我的技术分享也吸引了超过50W+的粉丝。我是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师，并在Java领域内获得了多项荣誉，如博客之星。我的作品也被掘金、华为云、阿里云、InfoQ等多个平台推荐，成为各大平台的优质作者。

🍅获取源码请在文末联系我🍅

一、详细操作演示视频在文章的尾声，您会发现一张电子名片👤，欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系，以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流！

系统实现界面：

1. 研究背景与意义：

2. EfficientViT与YOLOV8的融合：

3. 改进方案的具体目标：

4. 研究意义：

5. 应用价值：

1. YOLOv8改进模型

主要特点：

改进点：

2. PyQt5

主要特点：

PyQt5的组成：

3. Python

主要特点：

Python开发环境：

4. PyCharm

主要特点：

PyCharm版本：

核心代码介绍：以下是一个简单的 Python 脚本，用于读取 XML 文件并将其转换为 YOLO 格式的 txt 文件：

图片的收集

labelImg 使用 VOC 格式标注的步骤：

1. 下载并安装 labelImg

训练结果：

检测核心代码：

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

博主提供的项目均为博主自己收集和开发的！所有的源码都经由博主检验过，能过正常启动并且功能都没有问题！同学们拿到后就能使用！且博主自身就是高级开发，可以将所有的代码都清晰讲解出来。编辑编辑编辑

源码获取

文章下方名片联系我即可~大家点赞、收藏、关注、评论啦、查看👇🏻获取联系方式👇🏻精彩专栏推荐订阅：在下方专栏👇🏻

一、详细操作演示视频
在文章的尾声，您会发现一张电子名片👤，欢迎通过名片上的联系方式与我取得联系，以获取更多关于项目演示的详尽视频内容。视频将帮助您全面理解项目的关键点和操作流程。期待与您的进一步交流！

系统实现界面：

1. 研究背景与意义：

随着交通事故的增加，交通管理的需求也越来越大，特别是在车辆识别方面。车辆颜色和车牌的识别是交通管理中的关键技术之一。
YOLO（You Only Look Once）算法广泛应用于目标检测任务，但在面对小目标、密集目标及复杂场景时，其准确性和鲁棒性有所不足。
本研究的创新之处在于将EfficientViT（Efficient Vision Transformer）作为骨干网络集成到YOLOV8中，期望通过改进后的算法来提高识别精度、鲁棒性，且能满足实时应用的要求。

2. EfficientViT与YOLOV8的融合：

EfficientViT 是一种基于Transformer架构的轻量级图像分类网络，通过多头自注意力机制和注意力机制来捕捉图像中的全局和局部特征，优于传统的卷积神经网络（CNN）模型。
在YOLOV8中引入EfficientViT作为骨干网络，可以更好地处理复杂场景中的目标检测任务，尤其是在识别小目标和密集目标时，能够有效提高模型性能。
YOLOV8 本身具有较高的计算效率，在不牺牲性能的前提下能实现较高的帧率，因此，结合EfficientViT的YOLOV8能够实现更高精度的实时目标检测。

3. 改进方案的具体目标：

提高准确性： 通过引入EfficientViT的注意力机制，能够更精确地捕捉图像中的关键特征，提升车辆颜色与车牌的识别精度。
提高鲁棒性： EfficientViT通过优化的Transformer架构，能够处理复杂的背景和场景，对于小目标、密集目标的检测效果优于传统的CNN模型。
保证实时性： YOLOV8的高效性和实时检测能力将与EfficientViT的优势结合，保证系统在实际应用中的流畅性和实时响应。

4. 研究意义：

提高交通管理系统中的车辆颜色和车牌识别准确性和鲁棒性，帮助交通监控系统提高效率，减少交通违法行为和事故发生。
推动深度学习在实际应用中的进一步发展，为其他领域的目标检测任务提供可行的参考和借鉴。

5. 应用价值：

提高交通管理的效率与安全性，能够实时监控和识别交通流量中的违法行为。
该研究的成果不仅有助于智能交通系统的发展，还能够为其他领域（如安防监控、智能城市等）提供重要的技术支持。

1. YOLOv8改进模型

YOLOv8 是一款基于YOLO系列（You Only Look Once）目标检测算法的最新版本。YOLO系列自推出以来，因其出色的实时目标检测能力而广泛应用于计算机视觉任务。YOLOv8在前几个版本的基础上进行了优化，提升了模型的性能、精度和推理速度。

主要特点：

更高的检测精度：YOLOv8在精度上进行了大量优化，特别是在处理小目标和密集目标的检测任务时，能更好地保持高准确率。
更轻量化的模型结构：YOLOv8在保持高性能的同时，进行了模型精简，减少了计算资源的消耗，因此在边缘设备上也能够实现较好的运行效果。
实时性更强：YOLOv8提升了推理速度，可以更高效地处理实时视频流、监控数据等应用场景。
支持多种目标检测任务：YOLOv8不仅支持传统的目标检测任务，还可以进行实例分割、关键点检测等多任务学习。
支持自定义训练：YOLOv8支持用户自定义数据集的训练，适应不同领域的需求。

改进点：

增强骨干网络：YOLOv8可能引入了新的骨干网络结构，如EfficientViT（Efficient Vision Transformer），通过更加高效的特征提取方式，进一步提升了检测精度。
改进了损失函数：YOLOv8通过新的损失函数设计，改进了小物体检测的性能，提升了在复杂场景下的鲁棒性。
增强的注意力机制：可能增加了类似自注意力机制（如Transformer）的模块，使得网络可以更好地捕捉图像的全局和局部信息。
改进的训练策略：YOLOv8支持更多的训练技巧，如数据增强、混合精度训练、集成学习等，来进一步提升检测精度。

2. PyQt5

PyQt5 是一个基于 Qt 库的 Python 图形用户界面（GUI）开发框架。Qt 本身是一个跨平台的 C++ 库，用于开发图形用户界面、操作系统底层组件、以及高级功能（如数据库、网络等）。PyQt5 将 Qt 的功能包装成 Python 接口，便于 Python 开发者使用。

主要特点：

跨平台：PyQt5 支持 Windows、Linux 和 macOS 操作系统，因此使用 PyQt5 可以开发跨平台的 GUI 应用。
丰富的控件库：提供丰富的 GUI 控件，如按钮、标签、输入框、列表框、树形视图等，帮助快速构建现代化桌面应用。
强大的图形支持：Qt 提供了强大的图形绘制功能，可以创建复杂的 2D 和 3D 图形，支持 OpenGL 等硬件加速技术。
事件驱动编程：PyQt5 遵循事件驱动模型，支持信号与槽机制，方便处理用户输入、按钮点击、窗口变化等事件。
易于与其他技术集成：PyQt5 可以与其他 Python 库（如 NumPy、OpenCV、TensorFlow 等）无缝集成，常用于图像处理、数据可视化等应用。

PyQt5的组成：

QtWidgets模块：提供了常见的控件和布局（如窗口、按钮、文本框等）。
QtCore模块：提供了基础的核心功能（如事件循环、定时器、信号与槽机制等）。
QtGui模块：用于图形界面的绘制与操作。
QtMultimedia模块：处理音频和视频的播放与录制等功能。
QtWebEngine模块：用于在应用中嵌入网页视图。

3. Python

Python 是一种广泛使用的高级编程语言，设计上强调代码的可读性和简洁性。Python 支持多种编程范式，包括面向对象、函数式编程、以及命令式编程，因此在很多领域都有广泛的应用，如 Web 开发、数据科学、人工智能、自动化脚本等。

主要特点：

易学易用：Python 语法简洁明了，适合初学者学习编程，同时也能满足高级开发者的需求。
跨平台：Python 可在 Windows、Linux、macOS 等操作系统上运行。
丰富的库支持：Python 拥有丰富的第三方库，可以用于 Web 开发（Flask、Django）、数据科学（NumPy、Pandas、Matplotlib）、机器学习（TensorFlow、PyTorch）等。
开源：Python 是开源的，任何人都可以自由使用、修改和分发。
广泛的应用场景：从 Web 开发、人工智能、自动化脚本到大数据处理、游戏开发等领域，Python 都有广泛应用。

Python开发环境：

PyCharm：PyCharm 是 JetBrains 提供的一款强大的 Python 集成开发环境（IDE）。它提供了智能代码补全、调试、版本控制等功能，适合中大型项目开发。
Jupyter Notebook：常用于数据科学和机器学习任务，提供交互式代码运行环境，支持 Markdown 和 Python 代码混合编写。
VS Code：VS Code 是一款轻量级的开源代码编辑器，支持多种编程语言，并提供了丰富的扩展插件。

4. PyCharm

PyCharm 是由 JetBrains 提供的 Python 集成开发环境（IDE），具有许多专为 Python 开发设计的特性，是开发 Python 项目的常用工具。

主要特点：

智能代码补全：PyCharm 提供高效的代码补全功能，可以根据上下文自动完成变量、方法、类名等。
强大的调试功能：支持远程调试、变量监视、堆栈跟踪等功能，可以快速定位代码中的错误。
项目管理：PyCharm 具有项目管理功能，可以轻松管理 Python 包、虚拟环境、库依赖等。
集成版本控制：PyCharm 支持 Git、Subversion 等版本控制系统，能够方便地进行代码版本管理。
支持 Web 开发：PyCharm 支持 Web 框架，如 Django、Flask 等，适合进行 Web 开发。

PyCharm版本：

Community Edition：免费版，适合小型项目和基础开发。
Professional Edition：付费版，提供更多高级功能，如数据库支持、Web 开发工具、远程开发等。

核心代码介绍：
以下是一个简单的 Python 脚本，用于读取 XML 文件并将其转换为 YOLO 格式的 txt 文件：

import os
import xml.etree.ElementTree as ET

# 类别映射（可以根据你的数据集修改）
class_mapping = {
    'car': 0,  # 车辆类 (示例)
    'bus': 1,  # 公交车类 (示例)
    'truck': 2  # 卡车类 (示例)
    # 你可以根据需要添加其他类别
}

def convert_voc_to_yolo(xml_folder, output_folder):
    """
    将VOC格式的XML文件转换为YOLO格式的TXT文件。
    
    :param xml_folder: 存放XML文件的文件夹路径
    :param output_folder: 输出YOLO格式TXT文件的文件夹路径
    """
    # 检查输出文件夹是否存在，如果不存在则创建
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)

    # 获取所有XML文件
    xml_files = [f for f in os.listdir(xml_folder) if f.endswith('.xml')]
    
    for xml_file in xml_files:
        # 解析XML文件
        tree = ET.parse(os.path.join(xml_folder, xml_file))
        root = tree.getroot()

        # 获取图像的宽度和高度
        width = int(root.find('size').find('width').text)
        height = int(root.find('size').find('height').text)

        # 处理每一个目标框
        txt_file = os.path.join(output_folder, os.path.splitext(xml_file)[0] + '.txt')
        
        with open(txt_file, 'w') as f:
            for obj in root.findall('object'):
                # 获取类别名称
                class_name = obj.find('name').text
                
                # 获取类别ID（通过类别映射字典）
                if class_name not in class_mapping:
                    continue  # 如果没有找到类别映射，跳过该对象
                class_id = class_mapping[class_name]
                
                # 获取边界框
                bndbox = obj.find('bndbox')
                xmin = float(bndbox.find('xmin').text)
                ymin = float(bndbox.find('ymin').text)
                xmax = float(bndbox.find('xmax').text)
                ymax = float(bndbox.find('ymax').text)

                # 转换为YOLO格式 (中心坐标 + 宽度和高度 / 图像宽高)
                x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / width
                y_center = (ymin + ymax) / 2.0 / height
                obj_width = (xmax - xmin) / width
                obj_height = (ymax - ymin) / height

                # 写入到TXT文件
                f.write(f"{class_id} {x_center} {y_center} {obj_width} {obj_height}\n")

        print(f"转换完成: {xml_file} -> {txt_file}")

# 输入输出文件夹路径
xml_folder = 'path/to/xml/folder'  # 修改为你的XML文件夹路径
output_folder = 'path/to/output/folder'  # 修改为你想要保存YOLO标注的文件夹路径

# 转换XML为YOLO格式的TXT文件
convert_voc_to_yolo(xml_folder, output_folder)

图片的收集

首先，我们需要收集所需的图片。这可以通过不同的方式来实现！

labelImg 使用 VOC 格式标注的步骤：

1. 下载并安装 labelImg

你可以通过以下命令在 Windows 或 Linux 上安装 labelImg：
- Windows：下载并安装 Anaconda，然后通过 Anaconda 安装 labelImg。
- Linux：你可以通过 pip 安装，或者直接从 GitHub 克隆源码并编译。
- ```
pip install labelImg
```
  训练结果：

## 训练结果

### 损失函数曲线
![Loss Curve](loss_curve.png)

### mAP 曲线
![mAP Curve](map_curve.png)

### 精度与召回率曲线
![Precision and Recall](precision_recall_curve.png)

### 训练结果表格
| Epoch | Box Loss | Obj Loss | Cls Loss | mAP@.5 | mAP@.5:.95 | Precision | Recall |
|-------|----------|----------|----------|--------|------------|-----------|--------|
| 1     | 0.01576  | 0.01955  | 0.007536 | 0.0957 | 0.0843     | 0.994     | 0.957  |
| 2     | 0.01578  | 0.01923  | 0.007006 | 0.0957 | 0.0845     | 0.996     | 0.956  |
| 3     | 0.01561  | 0.0191   | 0.006895 | 0.0957 | 0.0845     | 0.996     | 0.957  |

检测核心代码：

import torch
from ultralytics import YOLO
from pathlib import Path
import cv2
import numpy as np

# 1. 加载预训练模型（或训练自己的模型）
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载 YOLOv8 的预训练模型，也可以替换为你训练的模型路径

# 2. 加载数据（图片或者视频）
image_path = "data/images/sample_image.jpg"  # 你可以替换为自己的图片路径
img = cv2.imread(image_path)  # 使用 OpenCV 读取图像

# 3. 进行推理
results = model(img)  # 执行推理

# 4. 获取预测结果
# `results` 包含了预测的所有信息，包括边界框、标签和置信度
# 使用 results.xywh 数据 (xywh是相对于输入图片的中心坐标，宽度和高度)
boxes = results.pred[0][:, :4].cpu().numpy()  # 获取边界框
labels = results.pred[0][:, 5].cpu().numpy()  # 获取类别标签
confidences = results.pred[0][:, 4].cpu().numpy()  # 获取置信度

# 5. 后处理：可视化边界框
# 在图像上绘制预测结果
for i, box in enumerate(boxes):
    x1, y1, x2, y2 = box
    label = int(labels[i])  # 标签编号
    confidence = confidences[i]  # 置信度
    
    # 绘制边界框
    color = (0, 255, 0)  # 使用绿色作为边框颜色
    thickness = 2
    img = cv2.rectangle(img, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), color, thickness)

    # 添加标签和置信度
    text = f"{model.names[label]} {confidence:.2f}"
    font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
    cv2.putText(img, text, (int(x1), int(y1)-10), font, 0.5, color, 2)

# 6. 显示图像
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# 7. 保存结果图像
output_path = "output_image.jpg"
cv2.imwrite(output_path, img)

为什么选择我（我可以给你的定制项目推荐核心功能，一对一推荐）实现定制！！！

博主提供的项目均为博主自己收集和开发的！所有的源码都经由博主检验过，能过正常启动并且功能都没有问题！同学们拿到后就能使用！且博主自身就是高级开发，可以将所有的代码都清晰讲解出来。
源码获取


文章下方名片联系我即可~
大家点赞、收藏、关注、评论啦、查看👇🏻获取联系方式👇🏻
精彩专栏推荐订阅：在下方专栏👇🏻