基于YOLOv8的车辆行人检测系统

文章目录

一、项目介绍
二、原理分析：基于YOLOv8的行人车辆检测系统代码原理分析
- 1.系统架构与技术栈
- 2.核心模块分析
- - [2.1 主程序入口 (main.py)](#2.1 主程序入口 (main.py))
  - [2.2 检测器模块 (utils/detector.py)](#2.2 检测器模块 (utils/detector.py))
  - [2.3 主窗口界面 (ui/main_window.py)](#2.3 主窗口界面 (ui/main_window.py))
  - [2.4 数据库模块 (database/database.py)](#2.4 数据库模块 (database/database.py))
- [3. 核心工作流程](#3. 核心工作流程)
- [4. 技术亮点](#4. 技术亮点)
- [5. 系统优化建议](#5. 系统优化建议)
- [6. 总结](#6. 总结)
三、项目效果
四、项目完整源码和数据集

一、项目介绍

这是一个基于YOLOv8的车辆行人检测系统。用户客户端界面：使用Qt中的PySide6。

1.项目概述

TrafficTracker是一个基于YOLOv8深度学习模型开发的智能交通监控系统，能够实时检测和追踪图像/视频中的行人和各类车辆。系统提供了直观的用户界面，支持批量处理、结果可视化和数据统计等功能，适用于交通监控、智能交通管理、安全防控等场景。

2.核心功能

(1)目标检测功能

多类别检测：支持检测行人、小汽车、面包车、公交车、卡车、两轮车等六种目标
图像检测：支持单张图片的目标检测与分析
视频检测：支持视频文件的实时检测与处理
实时追踪：实现目标轨迹追踪，显示运动路径

(2)结果展示与保存

可视化界面：实时显示检测结果，包括边界框、类别标签、置信度
轨迹绘制：为每个目标绘制运动轨迹线
数据统计：显示各类别目标数量统计
结果保存：支持保存处理后的图像/视频和检测结果CSV文件

(3)用户管理系统

用户注册：支持新用户注册，包含头像上传功能
用户登录：安全的用户认证机制
密码重置：基于安全问题的密码恢复功能
用户信息管理：支持用户头像显示和更新

3.技术架构

(1)前端界面层

框架：PySide6 (Qt官方Python绑定)
组件：实现登录、注册、主界面等完整用户交互界面
特点：跨平台兼容、界面美观、交互友好

(2)检测核心层

模型：YOLOv8 (Ultralytics)
功能：目标检测、类别识别、置信度计算
优化：支持置信度和IOU阈值调节

(3)数据处理层

图像处理：OpenCV、PIL (支持中文标签显示)
视频处理：多线程视频流处理
轨迹算法：基于IoU的目标匹配与追踪

(4)数据存储层

数据库：SQLite
功能：用户信息存储、认证管理
安全：密码SHA-256加密存储

(5)项目结构

python 复制代码

TrafficTracker/
├── main.py              # 主程序入口
├── database/            # 数据库模块
│   └── database.py      # 用户数据管理
├── model/               # 模型文件
│   └── best.pt          # YOLOv8检测模型
├── resources/           # 资源文件
│   ├── fonts/           # 字体文件
│   ├── icons/           # 图标资源
│   └── user_avatars/    # 用户头像
├── results/             # 检测结果存储
├── test_media/          # 测试媒体文件
│   ├── images/          # 测试图片
│   └── vedio/           # 测试视频
├── ui/                  # 界面模块
│   ├── login.py         # 登录界面
│   ├── register.py      # 注册界面
│   ├── forgot_password.py # 密码重置
│   └── main_window.py   # 主窗口界面
└── utils/               # 工具模块
    ├── common.py        # 通用工具函数
    └── detector.py      # YOLO检测核心

4.使用方法

1.安装依赖

python 复制代码

pip install -r requirements.txt

2.运行程序

python 复制代码

python main.py

3.操作流程

(1)登录/注册：首次使用需注册账号，已有账号直接登录

(2)选择媒体：点击图片/视频按钮选择待处理文件

(3)参数设置：调整置信度和IOU阈值（可选）

(4)开始检测：点击开始按钮进行检测

(5)查看结果：实时查看检测结果和统计信息

(6)保存结果：保存处理后的图像/视频和检测数据

5.技术亮点

1.高精度检测：基于YOLOv8模型，检测精度高、速度快

2.目标追踪：实现了基于IoU的目标匹配算法，支持轨迹绘制

3.中文支持：完美解决中文标签显示问题

4.多线程优化：视频处理采用多线程技术，保证界面流畅

5.用户友好：提供完整的用户管理和直观的操作界面

6.可扩展性：模块化设计，便于功能扩展和维护

6.应用场景

智能交通监控：实时监测交通流量、违章行为
安全防控：人流密度监测、异常行为识别
交通数据分析：车辆类型统计、流量趋势分析
自动驾驶辅助：提供目标检测和追踪能力
智慧城市建设：为城市管理提供数据支持

7.后续优化方向

1.集成更先进的目标追踪算法（如DeepSORT）

2.支持实时摄像头检测

3.添加批量处理功能

4.实现模型量化和加速

5.增加更多目标类别支持

6.完善数据分析和报表功能

TrafficTracker系统结合了先进的深度学习技术和友好的用户界面，为智能交通监控和管理提供了一套完整的解决方案。

二、原理分析：基于YOLOv8的行人车辆检测系统代码原理分析

1.系统架构与技术栈

该系统采用了典型的 MVC架构，主要由以下几个核心模块组成：

前端界面层：使用 PySide6 构建GUI界面，提供用户交互
检测核心层：基于 YOLOv8 模型实现目标检测功能
数据处理层：使用 OpenCV 和 PIL 进行图像处理
数据存储层：使用 SQLite 数据库管理用户数据
并发处理层：使用 QThread 实现视频处理的多线程操作

2.核心模块分析

2.1 主程序入口 (main.py)

功能：管理应用程序的生命周期和页面切换

关键流程：

1.初始化 QApplication 应用实例

2.创建 App 类（继承自 QStackedWidget ）管理多个页面

3.显示登录页面，处理登录/注册流程

4.登录成功后加载主窗口，根据情况选择加载真实主窗口或模拟主窗口

代码特点：

使用 QStackedWidget 实现多页面切换
提供错误处理机制，当YOLO模型加载失败时使用模拟主窗口
支持用户头像显示和信息更新

2.2 检测器模块 (utils/detector.py)

功能：封装YOLOv8模型，实现目标检测的核心功能

关键类与方法：

YOLODetector ：核心检测类
- init ：加载YOLOv8模型，设置置信度和IOU阈值
- detect_image ：检测单张图片
- detect_video_frame ：检测视频单帧
- _count_objects ：统计检测到的目标数量
- _draw_boxes ：在图像上绘制边界框和标签
  技术特点：
支持中英文类别映射（CLASS_MAPPING）
为不同类别设置不同颜色（COLOR_MAPPING）
使用PIL处理中文标签，解决OpenCV中文显示问题
实现边界框绘制和置信度显示

2.3 主窗口界面 (ui/main_window.py)

功能：提供用户交互界面，展示检测结果

关键组件：

VideoProcessThread ：视频处理线程，实现异步视频检测
- _match_detections ：使用IoU算法匹配目标轨迹
- _update_tracks ：更新目标轨迹信息
- save_video ：保存处理后的视频
  技术特点：
实现目标追踪功能，通过IoU匹配算法关联不同帧的目标
使用多线程处理视频流，避免阻塞UI
支持实时显示检测结果和统计信息
提供视频保存功能

2.4 数据库模块 (database/database.py)

功能：管理用户数据，提供用户认证功能

关键功能：

用户注册：创建新用户，处理头像上传
用户登录：验证用户名和密码
密码重置：生成重置令牌，支持密码恢复
数据持久化：使用SQLite存储用户信息

安全措施：
密码使用SHA-256哈希加密存储
安全问题答案也进行哈希处理
密码重置令牌有24小时有效期

3. 核心工作流程

(1)图片检测流程

用户选择图片文件
系统调用 YOLODetector.detect_image() 方法
加载图片并输入YOLOv8模型进行推理
解析检测结果，统计各类别数量
在图像上绘制边界框和标签
显示处理后的图像和统计信息

(2)视频检测与追踪流程

用户选择视频文件
系统创建 VideoProcessThread 线程
在线程中逐帧读取视频
对每一帧调用 YOLODetector.detect_video_frame() 方法
使用 _match_detections 方法匹配目标轨迹
调用 _update_tracks 方法更新轨迹信息并绘制轨迹线
通过信号将处理后的帧和结果传递给UI线程显示
支持保存处理后的视频

(3)用户认证流程

用户打开应用，显示登录页面
用户输入用户名和密码
系统调用 Database.verify_user() 验证信息
验证成功后加载主窗口
验证失败则显示错误信息

4. 技术亮点

目标追踪：实现了基于IoU的简单目标追踪算法，能够追踪视频中目标的移动轨迹
中文支持：使用PIL库处理中文标签，解决了OpenCV中文显示的问题
多线程处理：采用QThread实现视频异步处理，保证UI界面的流畅性
错误处理：提供了完善的错误处理机制，当模型加载失败时使用模拟主窗口
用户体验：提供了用户注册、登录、密码重置等完整功能，支持头像上传和显示

5. 系统优化建议

目标追踪算法优化：当前使用基于IoU的简单追踪，可以考虑使用更先进的算法如DeepSORT
性能优化：可以添加模型量化或TensorRT加速，提高检测速度
界面美化：可以进一步优化UI设计，提高用户体验
功能扩展：可以添加实时摄像头检测、批量处理等功能
安全性增强：可以考虑添加更高级的用户认证机制，如双因素认证

6. 总结

该系统是一个功能完整的行人车辆检测系统，基于YOLOv8模型实现了高效的目标检测功能，同时提供了友好的用户界面和完善的用户管理功能。系统采用了模块化设计，各组件之间职责明确，易于维护和扩展。通过多线程处理技术，保证了视频检测的流畅性，提升了用户体验。

三、项目效果

分析图片、视频中的 5类目标：小汽车、两轮车、公交车、行人、卡车

原始图片：

检测效果：

四、项目完整源码和数据集

通过网盘分享的文件：(优化过UI)基于YOLOv8的车辆行人检测系统

链接: https://pan.baidu.com/s/1tYumQ5mJ3p3pWYpCsqzfXg?pwd=1024 提取码: 1024

优化内容：

1.三颜色通道由BGR改回正确的RGB通道

2.UI：登录成功后MainWindow 居中

3.UI：登录成功后不是setfixsize，而是resize，新增了放大至全屏的功能

注：只有功能代码，没有模型训练代码，模型权重文件为best.pt

训练好的权重文件从 runs/detect/train/weights/ 里移动到了 model/ 文件夹里