【完整源码+数据集】道路交通事故数据集，yolo车祸检测数据集 7869 张，交通事故级别检测数据集，交通事故检测系统实战教程

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基于深度学习的车辆分类检测系统	基于深度学习的电动车头盔佩戴检测系统
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基于深度学习的救生衣穿戴检测系统	基于深度学习的海洋生物检测系统
基于深度学习的人员吸烟检测系统	基于深度学习的口罩佩戴检测系统
基于深度学习的烟雾和火灾检测系统	基于深度学习的人员睡岗玩手机检测系统
基于深度学习的人员摔倒检测系统	基于深度学习的人员姿势检测系统（站坐躺摔倒）
基于深度学习的工地安全穿戴检测系统	基于深度学习的安全帽检测系统
基于深度学习的反光背心穿戴检测系统	基于深度学习的吸烟玩手机行为检测系统
基于深度学习的武器刀具检测系统	基于深度学习的工地工程车检测系统
基于深度学习的人体手势检测系统	基于深度学习的消防灭火器检测系统
基于深度学习的人员高空作业检测系统	基于深度学习的水果分类检测系统
基于深度学习的农作物病害检测系统	基于深度学习的水稻病害检测系统
基于深度学习的害虫检测系统	基于深度学习的蓝莓成熟度检测系统
基于深度学习的草莓成熟度检测系统	基于深度学习的食品分类检测系统
基于深度学习的光伏板缺陷检测系统	基于深度学习的航拍光伏板检测系统
基于深度学习的建筑垃圾废料检测系统	基于深度学习的可回收/不可回收垃圾检测系统
基于深度学习的垃圾分类检测系统	基于深度学习的猪只行为动作检测系统
基于深度学习的动物分类检测系统	基于深度学习的明厨亮灶鼠患检测系统
基于深度学习的猫狗分类检测系统	基于深度学习的服饰分类检测系统
基于深度学习的家具分类检测系统	基于深度学习的学生课堂行为检测系统
基于深度学习的树木倒塌检测系统	基于深度学习的电线杆杂物检测系

一、交通事故等级检测数据集介绍

【数据集】yolo车祸检测数据集 7869 张 ，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注，训练、验证、测试集已划分。

数据集中标签包含3种分类 ：names = ['mild', 'moderate', 'severe'] ，代表轻微事故、中度事故、严重事故。

检测场景为城市道路、乡镇道路、高速、交通路口等场景 ，可用于保障生命安全、提升应急处置效率、优化交通管理体系、打造智慧交通管理系统 等。

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1、数据概述

车祸等级识别的重要性

首先，保障生命安全是首要价值。不同等级的交通事故对应不同的人员伤亡与车辆损毁程度，轻微事故需简单疏导，重大事故则需急救、消防、交警多部门联动。YOLO算法可通过路面监控、车载设备实时捕捉事故现场的车辆损毁状态、人员被困情况、交通阻断范围等关键信息，快速判定事故等级，为救援力量调配提供精准依据，缩短救援到达时间，提升重伤员救治成功率。其次，提升应急处置科学性。传统人工判定易因报案人表述不清、现场信息缺失导致等级误判，进而出现资源过度投入或供给不足的问题。YOLO算法通过量化分析事故现场特征，实现等级的客观判定，助力应急指挥部门制定针对性处置方案，优化资源配置效率。最后，弥补传统处置短板。在夜间、恶劣天气或偏远路段，人工现场勘查耗时久、风险高，而YOLO可依托全域覆盖的监控网络实现远程实时检测，突破时空限制，确保事故等级判定的及时性与稳定性。

基于YOLO的车祸检测系统

在城市道路交通应急管控中，YOLO事故等级检测系统可与城市智慧交通指挥平台无缝对接，通过路口监控实时识别事故等级。一旦判定为较大及以上等级事故，系统可自动触发应急响应机制，同步调度附近急救车、消防车、交警力量，并推送事故精准位置与现场概况，同时引导周边车辆分流，避免交通拥堵加剧救援阻碍。在高速公路场景中，YOLO算法可搭载于巡逻车、无人机或沿线监控设备，快速识别多车连环相撞、车辆侧翻等重大事故等级，及时向高速管控中心反馈，协助封闭相关车道、规划救援绿色通道，降低二次事故风险。

此外，在交通管理优化领域，长期积累的事故等级检测数据可助力研判不同路段、时段的事故高发规律与等级分布特征，为道路安全设施升级、交通规则优化提供数据支撑；在保险理赔环节，精准的事故等级判定可快速明确理赔责任与金额范围，缩短理赔流程，减少纠纷；在应急指挥体系建设中，该技术可提升跨部门联动响应的协同效率，完善"监测 - 判定 - 调度 - 处置"的全链条应急闭环。

综上，基于YOLO实现交通事故等级检测，有效破解了传统判定模式的滞后性与主观性难题，通过技术赋能推动交通事故处置从"被动响应"向"主动预判、精准调度"转型，对保障生命安全、提升应急处置效率、优化交通管理体系具有不可替代的作用，在智慧交通与应急管理领域拥有广阔应用前景。

该数据集含有 7869 张图片，包含Pascal VOC XML 格式和YOLO TXT 格式，用于训练和测试城市道路、乡镇道路、高速、交通路口等场景进行车祸等级检测。

图片格式为jpg格式，标注格式分别为：

YOLO：txt

VOC：xml

数据集均为手工标注，保证标注精确度。

2、数据集文件结构

Accident-level/

------test/

------------Annotations/

------------images/

------------labels/

------train/

------------Annotations/

------------images/

------------labels/

------valid/

------------Annotations/

------------images/

------------labels/

------data.yaml

该数据集已划分训练集样本，分别是：test 目录（测试集）、train 目录（训练集）、valid目录（验证集）；
Annotations文件夹为Pascal VOC格式的XML文件 ；
images文件夹为jpg格式的数据样本；
labels文件夹是YOLO格式的TXT文件；
data.yaml是数据集配置文件，包含车祸等级检测的目标分类和加载路径。

Annotations目录下的xml文件内容如下：

XML 复制代码

<annotation>
	<folder></folder>
	<filename>2-33_jpg.rf.db77b02e32672eec4cff7e78b0360fef.jpg</filename>
	<path>2-33_jpg.rf.db77b02e32672eec4cff7e78b0360fef.jpg</path>
	<source>
		<database>Accident-Level</database>
	</source>
	<size>
		<width>640</width>
		<height>640</height>
		<depth>3</depth>
	</size>
	<segmented>0</segmented>
	<object>
		<name>moderate</name>
		<pose>Unspecified</pose>
		<truncated>0</truncated>
		<difficult>0</difficult>
		<occluded>0</occluded>
		<bndbox>
			<xmin>230</xmin>
			<xmax>309</xmax>
			<ymin>204</ymin>
			<ymax>309</ymax>
		</bndbox>
	</object>
	<metadata>
	</metadata>
</annotation>

labels目录下的txt文件内容如下：

bash 复制代码

2 0.246875 0.54453125 0.1484375 0.121875

3、数据集适用范围

目标检测 场景，监控识别，无人机识别
yolo训练模型或其他模型
城市道路、乡镇道路、高速、交通路口等场景
可用于保障生命安全、提升应急处置效率、优化交通管理体系、打造智慧交通管理系统等

4、数据集标注结果

4.1、数据集内容

场景视角：无人机视角数据样本、监控视角数据样本、车辆视角数据样本；
标注内容：['mild', 'moderate', 'severe'] ，总计3个分类；
图片总量：7869张图片数据；
标注类型：含有Pascal VOC XML 格式和yol o TXT格式；

5、训练过程

5.1、导入训练数据

下载YOLOv8项目压缩包，解压在任意本地workspace文件夹中。

下载YOLOv8预训练模型，导入到ultralytics-main项目根目录下。

在ultralytics-main 项目根目录下，创建data文件夹，并在data文件夹下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels， 其中，将pascal VOC格式的XML文件 手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中，imageSets和labels两个文件夹不导入数据。

data目录结构如下：

data/

------Annotations/ //存放xml文件

------images/ //存放jpg图像

------imageSets/

------labels/

整体项目结构如下所示：

5.2、数据分割

首先在ultralytics-main目录下创建一个split_train_val.py文件，运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集train.txt、验证集val.txt、测试集test.txt，里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。

python 复制代码

import os
import random

trainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)

num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)

ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')

for i in list:
    name = total_xml[i][:-4] + '\n'
    if i in trainval:
        ftrainval.write(name)
        if i in train:
            ftrain.write(name)
        else:
            fval.write(name)
    else:
        ftest.write(name)

ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

5.3、数据集格式化处理

在ultralytics-main目录下创建一个voc_label.py文件，用于处理图像标注数据，将其从XML格式（通常用于Pascal VOC数据集）转换为YOLO格式。

convert_annotation函数

这个函数读取一个图像的XML标注文件，将其转换为YOLO格式的文本文件。
它打开XML文件，解析树结构，提取图像的宽度和高度。
然后，它遍历每个目标对象（object），检查其类别是否在classes列表中，并忽略标注为困难（difficult）的对象。
对于每个有效的对象，它提取边界框坐标，进行必要的越界修正，然后调用convert函数将坐标转换为YOLO格式。
最后，它将类别ID和归一化后的边界框坐标写入一个新的文本文件

python 复制代码

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwd

sets = ['train', 'val', 'test']
classes = ['mild', 'moderate', 'severe'] # 根据标签名称填写类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)


def convert(size, box):
    dw = 1. / (size[0])
    dh = 1. / (size[1])
    x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1
    y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1
    w = box[1] - box[0]
    h = box[3] - box[2]
    x = x * dw
    w = w * dw
    y = y * dh
    h = h * dh
    return x, y, w, h


def convert_annotation(image_id):
    in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')
    out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')
    tree = ET.parse(in_file)
    root = tree.getroot()
    size = root.find('size')
    w = int(size.find('width').text)
    h = int(size.find('height').text)
    for obj in root.iter('object'):
        difficult = obj.find('difficult').text
        cls = obj.find('name').text
        if cls not in classes or int(difficult) == 1:
            continue
        cls_id = classes.index(cls)
        xmlbox = obj.find('bndbox')
        b = (float(xmlbox.find('xmin').text),
             float(xmlbox.find('xmax').text),
             float(xmlbox.find('ymin').text),
             float(xmlbox.find('ymax').text))
        b1, b2, b3, b4 = b
        # 标注越界修正
        if b2 > w:
            b2 = w
        if b4 > h:
            b4 = h
        b = (b1, b2, b3, b4)
        bb = convert((w, h), b)
        out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')


wd = getcwd()
for image_set in sets:
    if not os.path.exists('data/labels/'):
        os.makedirs('data/labels/')
    image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()
    list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')
    for image_id in image_ids:
        list_file.write(abs_path + '/data/images/%s.jpg\n' % (image_id))
        convert_annotation(image_id)
    list_file.close()

5.4、修改数据集配置文件

在ultralytics-main目录下创建一个data.yaml文件

python 复制代码

train: data/train.txt
val: data/val.txt
test: data/test.txt

nc: 3
names = ['mild', 'moderate', 'severe']

5.5、执行命令

执行train.py

python 复制代码

model = YOLO('yolov8s.pt')
results = model.train(data='data.yaml', epochs=200, imgsz=640, batch=16, workers=0)

也可以在终端执行下述命令：

bash 复制代码

yolo train data=data.yaml model=yolov8s.pt epochs=200 imgsz=640 batch=16 workers=0 device=0

5.6、模型预测

你可以选择新建predict.py预测脚本文件，输入视频流或者图像进行预测。

代码如下：

python 复制代码

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("./best.pt") # 自定义预测模型加载路径

# Open the video file
video_path = "./demo.mp4" # 自定义预测视频路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path) 

# Get the video properties
frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # Be sure to use lower case
out = cv2.VideoWriter('./outputs.mp4', fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 自定义输出视频路径

# Loop through the video frames
while cap.isOpened():
    # Read a frame from the video
    success, frame = cap.read()

    if success:
        # Run YOLOv8 inference on the frame
        # results = model(frame)
        results = model.predict(source=frame, save=True, imgsz=640, conf=0.5)

        results[0].names[0] = "自行修改中文名称"
        # Visualize the results on the frame
        annotated_frame = results[0].plot()

        # Write the annotated frame to the output file
        out.write(annotated_frame)

        # Display the annotated frame (optional)
        cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)

        # Break the loop if 'q' is pressed
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):
            break
    else:
        # Break the loop if the end of the video is reached
        break

# Release the video capture and writer objects
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

图片推理，代码如下：

python 复制代码

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO

if __name__ == '__main__':
    model = YOLO('models/best.pt')
    model.predict(source='test_pic',
                  imgsz=640,
                  save=True,
                  conf=0.25
                  )

也可以直接在命令行窗口或者Annoconda终端输入以下命令进行模型预测：

python 复制代码

yolo predict model="best.pt" source='demo.jpg'

6、获取数据集

文章底部名片或主页私信获取数据集或检测系统~

二、YOLO交通事故级别检测系统

1、功能介绍

1. 模型管理

支持自定义上传模型文件，一键加载所选模型，基于 YOLO 框架进行推理。

2. 图片检测

支持上传本地图片文件，自动完成格式校验。
对上传图片进行目标检测，检测结果以带有边框和标签的图片形式返回并展示。
检测结果可下载保存。

3. 视频检测与实时流

支持上传本地视频文件，自动完成格式校验。
对视频逐帧检测，检测结果通过 MJPEG 流实时推送到前端页面，用户可边看边等。
支持摄像头实时检测（如有接入摄像头）。

4. 置信度阈值调节

前端可实时调整检测置信度阈值，动态影响检测结果。
阈值调整后，后端推理自动应用新阈值，无需重启。

5. 日志与状态反馈

前端集成日志区，实时显示模型加载、推理、文件上传等操作的进度与结果。
检测异常、错误信息及时反馈，便于排查。
一键清空日志，笔面长期占用内存。

2、创建环境并安装依赖：

bash 复制代码

conda create -n ultralytics-env python=3.10
conda activate ultralytics-env
pip install -r requirements.txt

3、启动项目

bash 复制代码

python app.py

**打开浏览器访问：**http://localhost:5000

4、效果展示

4.1、推理效果

（以车牌检测为例）

4.2、日志文本框

4.3、摄像头检测

（以中草药检测为例）

5、前端核心页面代码

html 复制代码

<!doctype html>
<html lang="zh-CN">

<head>
    <meta charset="utf-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
    <title>视觉检测系统 - Web UI</title>
    <link rel="stylesheet" href="/static/style.css">
    <link rel="icon" href="/favicon.ico">
</head>

<body>
    <div class="container main-flex">
        <!-- 左侧内容区 -->
        <div class="left-content">
            <header>
                <h1>YOLO交通事故级别检测系统</h1>
                <div id="currentModelDisplay" class="modelDisplay" title="当前模型">当前模型：未上传模型</div>
            </header>
            <main>
                <div class="videoPanel">
                    <div class="pane">
                        <h3>原图 / 视频</h3>
                        <div class="preview" id="srcPreview">预览区</div>
                    </div>
                    <div class="pane">
                        <h3>检测结果</h3>
                        <div class="preview" id="detPreview">检测结果</div>
                    </div>
                </div>
                <section class="logArea">
                    <div class="logHeader">
                        <h3>日志</h3>
                    </div>
                    <div class="logInner">
                        <div id="logs" class="logs"></div>
                    </div>
                </section>
            </main>
        </div>
        <!-- 右侧按钮栏 -->
        <aside class="right-bar">
            <!-- 1. 模型上传/加载区 -->
            <section class="model-section">
                <button id="uploadModelBtn" class="ghost">上传模型
                    <input id="modelFileInput" type="file" accept=".pt" title="选择 .pt 模型文件">
                </button>
                <button id="loadModel">加载模型</button>
            </section>

            <!-- 2. 检测方式选择区 -->
            <section class="detect-mode-section">
                <div class="detect-mode-title">请选择检测方式</div>
                <div class="detect-mode-radio-group">
                    <label><input type="radio" name="detectMode" value="upload" checked> 图片/视频</label>
                    <label><input type="radio" name="detectMode" value="camera"> 摄像头</label>
                </div>
                <div id="detectModeUpload" class="detect-mode-panel">
                    <div class="uploaded-file-name">
                        <span id="uploadedFileName" class="placeholder">未选择文件</span>
                    </div>
                    <div style="height: 22px;"></div>
                    <button id="uploadBtn">上传文件
                        <input id="fileInput" type="file" accept="image/*,video/*" title="上传图片或视频" aria-label="上传图片或视频">
                    </button>
                </div>
                <div id="detectModeCamera" class="detect-mode-panel" style="display:none;">
                    <button id="cameraDetectBtn" class="ghost">开启摄像头</button>
                    <div id="cameraPreview" class="camera-preview">
                        <video id="localCameraVideo" autoplay muted playsinline></video>
                        <div class="camera-controls">
                            <button id="stopCameraBtn" class="ghost">关闭摄像头</button>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="confWrap">
                    <label class="conf">置信度
                        <input id="confRange" type="range" min="0.01" max="0.99" step="0.01" value="0.5">
                        <input id="confValue" type="number" min="0.01" max="0.99" step="0.01" value="0.5">
                    </label>
                </div>
            </section>

            <!-- 3. 操作按钮区 -->
            <section class="action-btn-section">
                <button id="startBtn" disabled class="start">开始检测</button>
                <button id="stopBtn" disabled class="stop">停止</button>
                <button id="clearLogs" class="ghost">清空日志</button>
            </section>
        </aside>
    </div>
    <script src="/static/app.js"></script>
</body>

</html>

6、代码获取

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以上内容均为原创。