YOLOv8+PySide6的交通红绿灯目标检测

YOLOv8+PySide6的交通红绿灯目标检测

介绍

YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是YOLO系列最新的实时目标检测模型，具有高精度和高效率的特点。PySide6是Qt for Python的官方绑定，提供了用Python开发图形用户界面的工具。将这两者结合，可以实现一个用于交通红绿灯目标检测的应用。

应用使用场景

1. 智能交通管理系统：通过实时监控交通信号灯状态来优化交通流量。
2. 自动驾驶车辆：识别交通信号灯以便做出正确的驾驶决策。
3. 交通违法监控：检测闯红灯行为并记录证据。

下面是一个简化的智能交通管理系统，包括三个部分：实时监控交通信号灯状态、自动驾驶车辆识别交通信号灯、和检测闯红灯行为并记录证据。

1. 实时监控交通信号灯状态

假设我们有一个简单的交通信号灯对象，可以表示交通信号灯的状态（红灯、黄灯、绿灯）。我们使用Python定期检查和更新交通信号灯状态。

import time
import threading

class TrafficLight:
    def __init__(self):
        self.state = "RED"  # Initial state

    def change_state(self):
        if self.state == "RED":
            self.state = "GREEN"
        elif self.state == "GREEN":
            self.state = "YELLOW"
        elif self.state == "YELLOW":
            self.state = "RED"
        print(f"Traffic Light changed to {self.state}")

def monitor_traffic_light(traffic_light):
    while True:
        traffic_light.change_state()
        time.sleep(5)  # Change state every 5 seconds for example

traffic_light = TrafficLight()
monitor_thread = threading.Thread(target=monitor_traffic_light, args=(traffic_light,))
monitor_thread.start()

2. 自动驾驶车辆：识别交通信号灯

假设我们有一辆自动驾驶车，它可以通过传感器（例如摄像头）检测到交通信号灯的颜色，并根据当前信号灯状态做出决策。

class AutonomousVehicle:
    def __init__(self):
        self.current_action = "STOP"

    def make_decision(self, traffic_light_state):
        if traffic_light_state == "RED":
            self.current_action = "STOP"
        elif traffic_light_state == "GREEN":
            self.current_action = "GO"
        elif traffic_light_state == "YELLOW":
            self.current_action = "SLOW DOWN"
        print(f"Vehicle decision based on light: {self.current_action}")

vehicle = AutonomousVehicle()

def vehicle_behavior(vehicle, traffic_light):
    while True:
        vehicle.make_decision(traffic_light.state)
        time.sleep(1)

vehicle_thread = threading.Thread(target=vehicle_behavior, args=(vehicle, traffic_light))
vehicle_thread.start()

3. 交通违法监控：检测闯红灯行为并记录证据

为了简化，我们假设一辆车在红灯期间进入了某个区域即为闯红灯行为。

class TrafficViolationMonitor:
    def __init__(self):
        self.violations = []

    def check_violation(self, vehicle_action, traffic_light_state):
        if vehicle_action == "GO" and traffic_light_state == "RED":
            timestamp = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
            self.violations.append(f"Red light violation at {timestamp}")
            print(f"Violation recorded: Red light violation at {timestamp}")

violation_monitor = TrafficViolationMonitor()

def monitor_violations(vehicle, traffic_light, violation_monitor):
    while True:
        violation_monitor.check_violation(vehicle.current_action, traffic_light.state)
        time.sleep(1)

violation_thread = threading.Thread(target=monitor_violations, args=(vehicle, traffic_light, violation_monitor))
violation_thread.start()

原理解释

YOLOv8算法原理

YOLOv8是一种卷积神经网络（CNN），其核心思想是将整个图像作为输入，并一次性预测多个边界框和类别概率。这使得模型在保持高速度的同时，也能保持较高的准确性。YOLOv8相较于之前的版本，在架构上进行了优化，使得它在精确度和推理速度之间达到了更好的平衡。

PySide6功能

PySide6基于Qt库，支持跨平台的图形用户界面开发。通过PySide6可以方便地加载和显示图像、绘制检测结果等。

算法原理流程图

算法原理解释

1. 输入图像：获取需要检测的图像。
2. 图像预处理：对图像进行缩放、标准化等操作，以适应YOLOv8模型的输入要求。
3. YOLOv8模型：利用深层卷积神经网络提取图像特征，并预测多个候选框及其对应的类别概率。
4. 边界框回归：调整候选框位置，使之更加贴合实际目标。
5. 类别预测：对每个候选框进行分类，确定其类别。
6. 后处理：通过非极大值抑制（NMS）去除冗余的候选框，保留最优的检测结果。
7. 结果显示：将检测结果在图像上标注并显示出来。
8. 输出检测结果：将最终的检测结果输出，用于后续处理或分析。

实际详细应用TDengine代码示例实现

数据库部分 - TDengine

创建表格并插入数据：

CREATE DATABASE traffic_data;

USE traffic_data;

CREATE TABLE traffic_lights (
    ts TIMESTAMP,
    green INT,
    yellow INT,
    red INT
);

INSERT INTO traffic_lights VALUES (NOW, 10, 5, 15);

Python部分 - 使用TDengine和YOLOv8进行检测

安装必要的库：

pip install taos-py ultralytics pyside6

Python实例代码：

from taos import connect
import cv2
import torch
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QLabel, QVBoxLayout, QWidget
from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap

# YOLOv8模型加载
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')  # 替换为你的YOLOv8模型路径

def detect_traffic_lights(image):
    results = model(image)
    return results.xyxy[0].cpu().numpy()  # 返回检测结果

# 连接TDengine数据库
conn = connect()
cursor = conn.cursor()

# 查询数据
cursor.execute("SELECT * FROM traffic_lights LIMIT 10")
data = cursor.fetchall()

# 创建GUI应用
app = QApplication([])
window = QWidget()
layout = QVBoxLayout()

label = QLabel("Traffic Light Detection")
layout.addWidget(label)

image_label = QLabel()
layout.addWidget(image_label)

window.setLayout(layout)
window.show()

# 加载测试图像
test_image_path = "path/to/test/image.jpg"  # 替换为你的图像路径
image = cv2.imread(test_image_path)
results = detect_traffic_lights(image)

# 显示检测结果
for box in results:
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = box
    cv2.rectangle(image, (int(x1), int(y1)), (int(x2), int(y2)), (255, 0, 0), 2)
    
# 将图像转换为QImage
height, width, channel = image.shape
bytes_per_line = 3 * width
qt_image = QImage(image.data, width, height, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888).rgbSwapped()

pixmap = QPixmap.fromImage(qt_image)
image_label.setPixmap(pixmap)

app.exec()

测试代码

上述代码已经包含了测试逻辑，通过加载测试图像并在图像上绘制检测结果来验证目标检测效果。

部署场景

1. 本地部署：将应用程序部署于本地计算机，用于交通信号灯状态检测。
2. 嵌入式设备部署：将应用部署到嵌入式设备或单板计算机上，如Raspberry Pi，进行现场实时检测。
3. 云端部署：使用云服务平台如AWS、Azure等部署检测系统，实现分布式监控和控制。

材料链接

• YOLOv8 GitHub - 用于下载和了解YOLOv8模型。
• PySide6 文档 - 用于学习如何使用PySide6开发GUI应用。
• TDengine 文档 - 用于了解如何使用TDengine时序数据库。

总结

本文介绍了YOLOv8和PySide6在交通红绿灯目标检测中的应用，从理论到实践进行了详细解析，并提供了示范代码和部署场景。通过此方案，可以有效提高交通管理系统的智能化水平。

未来展望

随着深度学习技术的发展，目标检测模型会越来越精准和高效。同时，结合更多传感器数据（如LIDAR、雷达等），可以进一步提升检测和决策的智能化水平，为智慧城市和自动驾驶提供更可靠的支持。