基于深度学习的高精度交通标志检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

**基于深度学习的高精度交通标志检测系统**

**概述**

本文介绍了一种基于深度学习的高精度交通标志检测系统，利用PyTorch、Pyside6和YOLOv5模型实现。该系统能够准确识别各种交通标志，并提供实时检测结果。

**系统架构**

系统架构如下：

1. **数据采集**: 使用摄像头或其他传感器捕获图像数据。
2. **预处理**: 对图像进行预处理，包括resize、归一化等操作。
3. **模型推理**: 利用YOLOv5模型对图像进行检测，识别交通标志。
4. **结果显示**: 使用Pyside6展示检测结果。

**代码示例**

###1. 数据采集和预处理

import cv2import numpy as np# 加载摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
 #读取图像 ret, frame = cap.read()
 if not ret:
 break # resize 和归一化 frame = cv2.resize(frame, (640,480))
 frame = frame /255.0 # 显示原始图像 cv2.imshow('Original', frame)

import torchfrom torchvision import transforms# 加载YOLOv5模型model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 定义预处理函数def preprocess(frame):
 frame = cv2.resize(frame, (640,480))
 frame = frame /255.0 return frame# 进行模型推理while True:
 ret, frame = cap.read()
 if not ret:
 break # 预处理图像 frame = preprocess(frame)
 # 进行检测 outputs = model(frame)
 # 显示检测结果 for output in outputs.xyxy[0]:
 x1, y1, x2, y2 = int(output[0]), int(output[1]), int(output[2]), int(output[3])
 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0),2)
 # 显示原始图像 cv2.imshow('Original', frame)

import PySide6.QtWidgets as QtWidgetsfrom PySide6 import QtGui# 创建窗口window = QtWidgets.QWidget()
window.setWindowTitle("交通标志检测系统")

# 创建布局layout = QtWidgets.QVBoxLayout()

# 添加图像控件image_label = QtWidgets.QLabel()
image_label.setFixedSize(640,480)
layout.addWidget(image_label)

# 添加结果控件result_label = QtWidgets.QLabel()
result_label.setFixedSize(640,480)
layout.addWidget(result_label)

# 设置窗口布局window.setLayout(layout)

# 显示窗口window.show()

# 进行模型推理while True:
 ret, frame = cap.read()
 if not ret:
 break # 预处理图像 frame = preprocess(frame)
 # 进行检测 outputs = model(frame)
 # 显示检测结果 for output in outputs.xyxy[0]:
 x1, y1, x2, y2 = int(output[0]), int(output[1]), int(output[2]), int(output[3])
 cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0,255,0),2)
 # 显示原始图像 image_label.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(cv2.imencode('.jpg', frame)[1].tobytes()))