基于 YOLOv8 的交通标识及设施识别项目｜完整源码数据集+PyQt5 界面+完整训练流程+开箱即用！

源码包含：完整 YOLOv8 训练代码+数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程

基本功能演示

哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1U1TkzTE1n

项目摘要

本项目集成了 YOLOv8 交通标识检测模型 与 PyQt5 图形交互界面，实现了对交通场景中关键目标的自动识别功能，涵盖：人行横道、限速标志、停车标志与交通信号灯。

用户可通过图像、视频或摄像头输入，实时获取目标识别结果，适用于智能交通、道路监控、无人驾驶辅助等多个应用场景。项目配套完整的数据集、训练流程、模型权重与部署脚本，支持开箱即用与二次开发。

✅ 支持模型训练、自定义类别扩展、检测结果可视化导出✅ 图形界面操作直观，适合快速实验与实地部署✅ YOLOv8 推理精准，适应多种天气/角度/光照复杂环境

源码打包在文末。

前言

本项目旨在基于 YOLOv8 模型 实现对典型交通场景目标的自动检测与识别，涵盖以下四类关键对象：

• crosswalk（人行横道）

• speedlimit（限速标志）

• stop（停车标志）

• trafficlight（交通信号灯）

随着智能交通系统的发展，快速、准确地识别交通标志与设施对于自动驾驶辅助、安全监控、道路规划等场景具有重要意义。传统算法在光照变化、视角偏移、遮挡等复杂环境下表现有限，因此引入先进的深度学习目标检测技术显得尤为必要。

YOLOv8 作为 Ultralytics 最新一代的目标检测模型，具备以下优势：

• 🌟 更高的检测精度

• 🚀 更快的推理速度

• 🛠 支持多种输入格式（图像、视频、实时摄像头）

• 📦 便捷的部署能力与良好的可拓展性

本项目结合 YOLOv8 强大检测能力 和 PyQt5 图形交互界面，设计一套高效、用户友好、开箱即用的交通目标检测系统，满足用户对交通场景中指定目标进行 精确定位与分类识别 的需求。

一、软件核心功能介绍及效果演示

二、软件效果演示

为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。

（1）单图片检测演示

用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：

（2）多文件夹图片检测演示

用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。

（3）视频检测演示

支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：

（4）摄像头检测演示

实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。

（5）保存图片与视频检测结果

用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。

三、模型的训练、评估与推理

YOLOv8 是 Ultralytics 公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如 CIoU、TaskAlignedAssigner）与 Anchor-Free 策略，在 COCO 等数据集上表现优异。 其核心优势如下：

• 高速推理，适合实时检测任务

• 支持 Anchor-Free 检测

• 支持可扩展的 Backbone 和 Neck 结构

• 原生支持 ONNX 导出与部署

3.1 YOLOv8 的基本原理

YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：

• 速度快：推理速度提升明显；

• 准确率高：支持 Anchor-Free 架构；

• 支持分类/检测/分割/姿态多任务；

• 本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。

YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往 YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。

YOLOv8 原理图如下：

3.2 数据集准备与训练

采用 YOLO 格式的数据集结构如下：

dataset/├── images/│   ├── train/│   └── val/├── labels/│   ├── train/│   └── val/

每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：

4 0.5096721233576642 0.352838390077821 0.3947600423357664 0.31825755058365757

分类包括（可自定义）：

"crosswalk","speedlimit","stop","trafficlight"

3.3. 训练结果评估

训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：

• results.png：损失曲线和 mAP 曲线；

• weights/best.pt：最佳模型权重；

• confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。

若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。

在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8 训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在 runs/目录下，具体内容如下：

3.4 检测结果识别

使用 PyTorch 推理接口加载模型：

import cv2from ultralytics import YOLOimport torchfrom torch.serialization import safe_globalsfrom ultralytics.nn.tasks import DetectionModel
# 加入可信模型结构safe_globals().add(DetectionModel)
# 加载模型并推理model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')results = model('test.jpg', save=True, conf=0.25)
# 获取保存后的图像路径# 默认保存到 runs/detect/predict/ 目录save_path = results[0].save_dir / results[0].path.name
# 使用 OpenCV 加载并显示图像img = cv2.imread(str(save_path))cv2.imshow('Detection Result', img)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。

四.YOLOV8+YOLOUI 完整源码打包

本文涉及到的完整全部程序文件：包括 python 源码、数据集、训练代码、UI 文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：

4.1 项目开箱即用

作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。

运行项目只需输入下面命令。

python main.py

读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。

自行训练项目只需输入下面命令。

yolo detect train data=datasets/expression/loopy.yaml model=yolov8n.yaml pretrained=yolov8n.pt epochs=100 batch=16 lr0=0.001

4.2 完整源码下载

计算机视觉 YOLO 项目源码：ComputerVisionProject

💾 Gitee 项目地址：https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main

包含：

📦完整项目源码

📦 预训练模型权重

🗂️ 数据集地址（含标注脚本）

总结

本项目以 YOLOv8 为核心，融合 PyQt5 图形界面，构建了一个开箱即用、可部署、可扩展的交通标识与设施智能识别系统。该系统支持图像、视频与实时摄像头多种输入方式，能够高效识别包括人行横道、限速标志、停车标志、交通信号灯在内的交通关键目标，广泛适用于智能交通、自动驾驶辅助、城市监控等实际场景。

通过完整的数据集构建、模型训练流程、推理接口和可视化操作界面，项目实现了从“模型开发”到“工程落地”的一体化解决方案，体现了深度学习目标检测技术在交通领域的强大应用潜力。

项目亮点回顾：

• 💡 支持自定义模型、类别与置信度调节；

• 🎛 图形界面操作简单，适合开发测试与实际部署；

• 📦 提供完整源码、标注数据与模型权重，助力二次开发；

• 📈 在复杂交通环境中保持良好鲁棒性与实时性。

未来，该系统可进一步结合地图信息、车辆轨迹与多目标跟踪算法，向更智能化、自动化的交通感知平台迈进。无论是科研教学、产品原型，还是实际部署场景，本项目均可作为强有力的基础模板。