电动车闯红灯检测数据集 建立基于深度学习Yolov5电动车闯红灯检测识别 pytorch 深度学习目标检测算法yolov5训练

pytorch 深度学习目标检测算法yolov5训练电动车闯红灯检测数据集 建立基于深度学习Yolov5电动车闯红灯检测识别

yolov5电动车闯红灯检测， 可检测 红灯 绿灯 电动车三类
1

基于YOLOv5的电动车闯红灯检测系统涉及多个步骤，包括数据准备、环境搭建、模型训练、超参数配置、模型推理、批量推理以及性能评估。以下是详细的实现步骤和代码示例。

1. 数据准备

数据集结构

确保你的数据集结构如下：

traffic_dataset/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ └── labels/ ├── train/ └── val/

数据标注

每个图像文件对应一个.txt文件，格式为YOLO适用的标注格式，每行包含类别ID和边界框信息（归一化后的中心点坐标和宽高）。

例如：

0 0.5 0.5 0.2 0.2 1 0.7 0.3 0.1 0.1

数据划分

将数据集按比例划分为训练集和验证集（例如9:1）。

importosimportrandomfromshutilimportcopyfile# 定义数据集路径dataset_path='traffic_dataset'images_path=os.path.join(dataset_path,'images')labels_path=os.path.join(dataset_path,'labels')# 创建目录os.makedirs(images_path,exist_ok=True)os.makedirs(labels_path,exist_ok=True)# 获取所有图像文件image_files=[fforfinos.listdir(dataset_path)iff.endswith('.jpg')orf.endswith('.png')]random.shuffle(image_files)# 按比例划分训练集和验证集train_ratio=0.9train_size=int(len(image_files)*train_ratio)train_images=image_files[:train_size]val_images=image_files[train_size:]# 复制文件到对应的目录forimg_fileintrain_images:label_file=img_file.replace('.jpg','.txt').replace('.png','.txt')copyfile(os.path.join(dataset_path,img_file),os.path.join(images_path,'train',img_file))copyfile(os.path.join(dataset_path,label_file),os.path.join(labels_path,'train',label_file))forimg_fileinval_images:label_file=img_file.replace('.jpg','.txt').replace('.png','.txt')copyfile(os.path.join(dataset_path,img_file),os.path.join(images_path,'val',img_file))copyfile(os.path.join(dataset_path,label_file),os.path.join(labels_path,'val',label_file))

2. 环境搭建

安装依赖

# 创建并激活虚拟环境conda create-ntraffic_detectionpython=3.8conda activate traffic_detection# 安装YOLOv5和相关库pipinstalltorch torchvisiongitclone https://github.com/ultralytics/yolov5.gitcdyolov5 pipinstall-rrequirements.txt

3. 数据配置

在traffic_dataset/目录下创建一个名为data.yaml的数据配置文件，内容如下：

train:./images/train/val:./images/val/nc:3names:['red_light','green_light','non_motor_vehicle']

4. 模型训练

使用YOLOv5进行训练

cdyolov5 python train.py--img640--batch16--epochs100--data../traffic_dataset/data.yaml--weightsyolov5s.pt

5. 配置超参数

在训练过程中，可以通过修改yolov5/data/hyps/hyp.scratch.yaml文件来设置超参数。以下是一些常见的超参数及其说明：

• lr0: 初始学习率，默认值通常为0.01。
• lrf: 最终学习率因子，默认值通常为0.01。
• momentum: 动量，默认值通常为0.937。
• weight_decay: 权重衰减，默认值通常为0.0005。

6. 模型推理

单张图片推理

fromyolov5.models.experimentalimportattempt_loadfromyolov5.utils.datasetsimportLoadImagesfromyolov5.utils.generalimportnon_max_suppression,scale_coordsfromyolov5.utils.torch_utilsimportselect_deviceimportcv2importtorchdefinfer_image(weights,img_path):device=select_device('')model=attempt_load(weights,map_location=device)dataset=LoadImages(img_path)forpath,img,im0s,vid_capindataset:img=torch.from_numpy(img).to(device)img=img.float()/255.0ifimg.ndimension()==3:img=img.unsqueeze(0)pred=model(img,augment=False)[0]pred=non_max_suppression(pred,conf_thres=0.25,iou_thres=0.45)fordetinpred:iflen(det):det[:,:4]=scale_coords(img.shape[2:],det[:,:4],im0s.shape).round()for*xyxy,conf,clsinreversed(det):label=f'{model.names[int(cls)]}{conf:.2f}'plot_one_box(xyxy,im0s,label=label,color=(0,255,0),line_thickness=3)cv2.imshow('Traffic Detection',im0s)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()if__name__=="__main__":weights='runs/train/exp/weights/best.pt'img_path='path/to/test_image.jpg'infer_image(weights,img_path)

7. 批量推理

importosdefbatch_infer_images(weights,directory):forfilenameinos.listdir(directory):iffilename.endswith(".jpg")orfilename.endswith(".png"):image_path=os.path.join(directory,filename)annotated_frame=infer_image(weights,image_path)cv2.imwrite(f"output_{filename}",annotated_frame)if__name__=="__main__":weights='runs/train/exp/weights/best.pt'directory='path/to/images'batch_infer_images(weights,directory)

8. 性能评估

mAP计算

YOLOv5自带评估功能，可以在验证集上计算mAP。

cdyolov5 python val.py--img640--batch16--data../traffic_dataset/data.yaml--weightsruns/train/exp/weights/best.pt

自定义评估脚本

如果你想要更详细的评估指标，比如针对特定类别的准确率和召回率，可以编写自定义脚本。

fromsklearn.metricsimportprecision_recall_fscore_supportdefevaluate_model(model,dataset):all_preds=[]all_labels=[]forimages,labelsindataset:preds=model(images)pred_classes=[int(pred.cls[0])forpredinpreds]true_classes=labels.numpy().flatten()all_preds.extend(pred_classes)all_labels.extend(true_classes)precision,recall,f1,_=precision_recall_fscore_support(all_labels,all_preds,average='weighted')print(f'Precision:{precision:.2f}, Recall:{recall:.2f}, F1 Score:{f1:.2f}')# 示例：评估模型性能evaluate_model(model,val_dataset)

以上就是关于如何在YOLOv5基础上构建电动车闯红灯检测系统的完整指南，包括数据准备、环境搭建、模型训练、超参数配置、模型推理、批量推理以及性能评估代码。根据实际需求调整上述代码段，关键代码示例，仅供参考。