基于深度学习的自动驾驶目标检测系统
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文末获取源码
项目编号：
一，环境介绍
语言环境：Python3.8
数据库：Mysql: mysql5.7
开发技术：YOLO8+PySider
开发工具：IDEA或PyCharm
二，项目简介
开发自动驾驶目标检测系统对于提高车辆的安全性和智能化水平具有至关重要的作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个自动驾驶目标检测系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于PySide6的界面。
系统能够精准检测和分类自动驾驶目标，支持通过图片、图片文件夹、视频文件及摄像头进行检测，包含柱状图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数和结果可视化等功能。还设计了基于SQLite的用户管理界面，支持模型切换和UI自定义。
数据集介绍：
在自动驾驶技术的发展过程中，目标检测作为其中的核心任务，它的性能在很大程度上决定了整个系统的可靠性和安全性。为了深入研究并提升自动驾驶系统中目标检测的效率和准确性，本文介绍了一个精心构建和标注的数据集，该数据集专为训练和评估自动驾驶目标检测模型而设计。
本数据集包含了29,800张图像，这些图像分为23,800张训练图像、3,000张验证图像和3,000张测试图像。这样的分布确保了模型在训练期间有足够的数据来学习不同的特征，并能在验证和测试阶段公正地评估模型的泛化能力。数据集的图像来自多种驾驶环境，包括城市街道、乡村道路，以及不同的天气和光照条件，模拟了自动驾驶车辆在现实世界中可能遇到的复杂场景。
数据集中的目标类型丰富，涵盖了汽车、行人、自行车、不同颜色的交通信号灯、卡车等，其中汽车类别的样本数量最多，这与实际道路场景中的车辆频繁出现相符合。行人和自行车作为常见的弱势交通参与者，其样本数量也较为充足，保证了模型对这些目标的检测能力。交通信号灯按颜色细分，可以精确指导自动驾驶车辆进行正确的行为决策。而卡车等其他类别虽然样本量较少，但也足够模型学习并区分这些重要的交通元素。
Chinese_name = {"biker": "骑手",
"car": "汽车",
"pedestrian": "行人",
"trafficLight": "交通灯",
"trafficLight-Green": "绿灯",
"trafficLight-GreenLeft": "左转绿灯",
"trafficLight-Red": "红灯",
"trafficLight-RedLeft": "左转红灯",
"trafficLight-Yellow": "黄灯",
"trafficLight-YellowLeft": "左转黄灯",
"truck": "卡车"}
三，系统展示
系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。
四，核心代码展示
代码的核心逻辑是首先设置好训练环境，然后加载预训练的YOLO模型，并在此基础上进行进一步的训练以适应我们的特定任务——在这里是自动驾驶目标检测。这个过程涉及到许多细节，包括数据路径的设置、模型参数的配置以及训练过程的初始化。
首先，代码通过import语句导入必要的Python包，包括操作系统接口os、PyTorch库torch、YAML文件解析库yaml以及Ultralytics的YOLO模型。紧接着，我们设置设备变量device，这样模型就可以在GPU上进行训练（如果可用），这是深度学习训练过程中提升速度的关键。
import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO # 导入YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path
device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"接着，我们定义了一个工作进程数workers和一个批次大小batch。然后，我们设置了数据集名称data_name和数据集配置文件的路径data_path，这里使用了一个辅助函数abs_path来确保获取到文件的绝对路径。
workers = 1
batch = 8
data_name = "SelfDriving"
data_path = abs_path('datasets/SelfDriving/driving.yaml', path_type='current') # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')
# 获取目录路径
directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)')接下来，代码读取了数据集的YAML配置文件，并根据当前的目录结构对其进行了更新，确保了模型训练时引用的路径是正确的。
# 读取YAML文件，保持原有顺序
with open(data_path, 'r') as file:
data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)
# 修改path项
if 'path' in data:
data['path'] = directory_path
# 将修改后的数据写回YAML文件
with open(data_path, 'w') as file:
yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)在加载预训练模型的部分，我们加载了预训练模型，随后启动了训练过程。这部分代码通过指定数据集配置文件路径、训练设备、工作进程数、图像尺寸、训练周期和批次大小等参数，调用了model.train方法来开始训练。
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
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