【源码】基于Python和PyTorch的铁路道口交通工具检测系统

项目简介

本项目针对铁路道口的交通安全问题，构建了基于改进YOLOv8的铁路道口交通工具检测系统。运用计算机视觉技术，借助5600张涵盖8类交通工具的图像数据集，对YOLOv8模型进行改进，使其适应铁路道口复杂的交通环境，从而实现对多种交通工具的高效、准确检测，为智能交通系统建设提供技术支持。

项目的主要特性和功能

1. 多模型适配：可适配YOLOV8的“目标检测”和“实例分割”模型，能通过加载相应权重文件自适应加载。
2. 多模式识别：支持“图片识别”“视频识别”“摄像头实时识别”三种模式，且能自动保存和导出识别结果。
3. 自定义修改：支持在Web前端系统中对标题、背景图等进行自定义修改。
4. 参数调节：系统允许手动调节置信度和IOU阈值，还可自定义加载权重文件。
5. 结果展示：支持以表格形式显示检测结果，能将检测结果数据以Excel形式导出。
6. 数据支持：提供训练数据集和详细的训练教程。
7. 创新拓展：包含70 + 种全套YOLOV8创新点代码及原理讲解。

安装使用步骤

环境准备

1. 确保已安装Python环境，可参考安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程进行环境搭建。
2. 安装PyTorch及项目所需的其他依赖库。

数据集与模型训练

1. 下载项目提供的“cctv - model”数据集，该数据集包含8类交通工具的图像及标注信息。
2. 按照手把手YOLOV8训练视频教程进行模型训练，得到权重文件（best.pt）。

系统部署与使用

1. 若需要对训练过程进行可视化，可参考5.全套项目环境部署视频教程进行环境部署。
2. 运行ui.py文件启动Streamlit应用，打开YOLO模型的Web界面。
3. 在Web界面中选择识别模式（图片识别、视频识别、摄像头实时识别），可手动调节置信度和IOU阈值，加载训练好的权重文件进行检测。
4. 检测完成后，识别结果将自动保存并可导出到tempDir中，也可将检测结果数据以Excel形式导出。

下载地址

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