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2、大数据、计算机专业选题（Python/Java/大数据/深度学习/机器学习）（建议收藏）✅
1、项目介绍
- 技术栈：Python语言、pytorch深度学习、YOLOv8技术、TT100K数据集（清华大学与腾讯联合开发，含10万+图片、20万+标签）、PySide6界面
- 这个项目的研究背景：当前无人驾驶与智慧交通领域中，交通标志识别的精度与实时性直接影响驾驶安全，但传统识别方法存在精度低、适配场景有限的问题。随着车辆增多，交通拥堵与事故频发，亟需能辅助驾驶员快速获取交通标志信息的系统；同时，缺乏大规模专用数据集支撑的识别模型，难以满足复杂道路环境需求，而TT100K作为中国交通标志专用数据集，为精准识别提供了数据基础，这些需求推动了基于YOLOv8与TT100K的交通标志识别系统研发。
- 这个项目的研究意义：技术层面，通过YOLOv8提升交通标志检测精度与实时性，依托pytorch框架保障模型训练效率，借助PySide6实现友好可视化界面，解决传统识别技术短板；用户层面，为驾驶员提供实时交通标志识别结果，辅助快速做出驾驶决策；行业层面，助力无人驾驶与智慧交通发展，减少交通事故、预防交通违法，为交通管理提供数据支撑，具备实际应用价值与安全意义。
2、项目界面
（1）交通标志检测识别---限速50
（2）交通标志检测识别---多个目标识别
（3）交通标志检测识别---多个目标检测识别
（4）交通标志检测识别---多个目标检测识别
（5）交通标志检测识别---摄像头检测识别
（6）交通标志检测识别---摄像头检测识别
（7）交通标志检测识别---视频实时检测识别
（8）交通标志检测识别---视频实时检测识别
3、项目说明
本项目是基于Python语言与pytorch深度学习框架开发的交通标志检测识别系统，核心采用YOLOv8技术训练TT100K中国交通标志专用数据集，搭配PySide6可视化界面，旨在解决复杂道路环境下交通标志识别精度低、实时性差的问题，为驾驶安全与智慧交通提供技术支撑。项目首先依托TT100K数据集（清华大学与腾讯联合开发，含10万+张道路图片、20万+个交通标志标签）构建训练基础，该数据集覆盖多种中国交通标志类型，能有效适配国内道路场景；在PyTorch环境下，使用YOLOv8模型对数据集进行训练，利用YOLOv8的性能优势提升检测精度与实时响应速度，确保系统能快速识别各类交通标志（如限速、禁令、指示标志等）。系统功能聚焦多源输入的实时检测：支持上传图像文件进行静态标志识别，处理视频文件实现动态帧内标志检测，还可调用摄像头进行实时道路场景识别，满足不同使用场景需求。界面设计基于PySide6开发，简洁直观的可视化界面能清晰展示检测结果（如标志类别、位置框选），方便用户快速获取交通标志信息。从应用价值来看，该系统可辅助驾驶员及时把控道路交通标志含义，减少因未及时识别标志导致的交通事故与交通违法；同时，可为交通管理部门提供道路标志识别数据，助力智慧交通管控优化。整体而言，系统实现了"数据集训练-模型构建-多源检测-可视化展示"的完整流程，兼具技术创新性与实际应用价值，为无人驾驶与智慧交通领域的交通标志识别需求提供了可靠解决方案。
4、核心代码
python
from ultralytics import YOLO
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMenu
from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap, QColor
from PySide6.QtCore import QTimer, QThread, Signal, QObject, QPoint, Qt
from UIFunctions import *
from ui.home import Ui_MainWindow
#from utils.capnums import Camera
from utils.rtsp_win import Window
from collections import deque
import numpy as np
import time
import json
import sys
import cv2
import os
IMG_FORMATS = ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm') # image suffixes
VID_FORMATS = ('asf', 'avi', 'gif', 'm4v', 'mkv', 'mov', 'mp4', 'mpeg', 'mpg', 'ts', 'wmv', 'webm') # video suffixes
def is_video_file(path):
suffix = path.split('.')[-1].lower()
if suffix in IMG_FORMATS:
return False
elif suffix in VID_FORMATS:
return True
else:
print(f"Suffix '{suffix}' is invalid!")
raise ValueError("Invalid file suffix")
def run_camera(self, frame):
print("running camera detection ......")
# set model
self.loadmodel()
self.yolo2main_status_msg.emit('Detecting...')
print('conf threshold = ', self.YoloConfig['conf'])
print('iou threshold = ', self.YoloConfig['iou'])
print('save = ', self.YoloConfig['save_res'])
print('save_txt = ', self.YoloConfig['save_txt'])
res = self.model.predict(frame, save=self.YoloConfig['save_res'],
save_txt=self.YoloConfig['save_txt'], imgsz=640, conf=self.YoloConfig['conf'],
iou=self.YoloConfig['iou'], device=0)
preprocess_speed = res[0].speed['preprocess']
inference_speed = res[0].speed['inference']
postprocess_speed = res[0].speed['postprocess']
total_infer_speed = preprocess_speed + inference_speed + postprocess_speed
fps = 1000 / total_infer_speed
#print("FPS:", fps)
# 每读取一帧增加计数器
self.fps_counter += 1
# 如果达到 10 帧，则计算 FPS
if self.fps_counter == 10:
elapsed_time = self.fps_frames[-1] - self.fps_frames[0] # 计算最近 10 帧的时间差
average_fps = 10 / elapsed_time
self.fps = int(average_fps)
print("Average FPS:", self.fps)
self.fps_counter = 0 # 重置计数器
self.fps_frames.clear() # 清空时间队列
# 记录当前时间
self.fps_frames.append(time.time())
detected_boxes = res[0].boxes
# print(res[0])
# Cycle monitoring model file changes
def ModelBoxRefre(self):
pt_list = os.listdir('./models')
pt_list = [file for file in pt_list if file.endswith('.pt')]
pt_list.sort(key=lambda x: os.path.getsize('./models/' + x))
# It must be sorted before comparing, otherwise the list will be refreshed all the time
if pt_list != self.pt_list:
self.pt_list = pt_list
self.model_box.clear()
self.model_box.addItems(self.pt_list)
# Get the mouse position (used to hold down the title bar and drag the window)
def mousePressEvent(self, event):
p = event.globalPosition()
globalPos = p.toPoint()
self.dragPos = globalPos
# Optimize the adjustment when dragging the bottom and right edges of the window size
def resizeEvent(self, event):
# Update Size Grips
UIFuncitons.resize_grips(self)
# Exit Exit thread, save settings
def closeEvent(self, event):
config_file = 'config/setting.json'
config = dict()
config['iou'] = self.iou_spinbox.value()
config['conf'] = self.conf_spinbox.value()
config['rate'] = self.speed_spinbox.value()
config['save_res'] = (0 if self.save_res_button.checkState()==Qt.Unchecked else 2)
config['save_txt'] = (0 if self.save_txt_button.checkState()==Qt.Unchecked else 2)
config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2)
with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(config_json)
# Exit the process before closing
if self.yolo_thread.isRunning():
self.yolo_predict.stop_dtc = True
self.yolo_thread.quit()
MessageBox(
self.close_button, title='Note', text='Exiting, please wait...', time=3000, auto=True).exec()
sys.exit(0)
else:
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
Home = MainWindow()
Home.show()
sys.exit(app.exec()) 🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌
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