【源码】基于Python和PyTorch的交通场景车辆姿态朝向检测系统

项目简介

城市化发展使交通管理面临诸多挑战，计算机视觉技术为交通场景智能监测带来新方案。本项目聚焦交通场景中车辆姿态朝向检测，通过改进YOLOv8模型，利用含9个类别的“haha”数据集训练，提高车辆姿态朝向检测精度，为交通管理提供准确数据支持，也为智能驾驶技术发展提供参考。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：适配YOLOV8的“目标检测”和“实例分割”模型，可通过加载相应权重（.pt）文件自适应加载。
2. 多种识别模式：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”。
3. 结果保存导出：自动保存导出三种识别结果，避免手动导出问题，识别完自动保存到tempDir。
4. 前端自定义：支持Web前端系统标题、背景图等自定义修改。
5. 功能丰富：支持检测结果表格显示、置信度和IOU阈值手动调节、自定义加载权重文件、Excel导出检测结果数据。

安装使用步骤

假设用户已下载项目源码文件，按以下步骤操作： 1. 环境准备：安装Python和PyTorch环境，按需安装额外依赖库和工具。参考全套项目环境部署视频教程和安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程操作。 2. 数据准备：下载并准备“haha”数据集，含训练集和验证集，确保路径正确，按需修改配置。 3. 模型训练：运行train.py脚本开始训练，参考手把手YOLOV8训练视频教程操作。 4. 模型验证：使用ultralytics/models/yolo/obb/val.py脚本验证和评估训练好的模型。 5. 系统使用：运行ui.py脚本启动Web前端界面，进行实时检测或查看保存结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】