基于YOLOv8的高精度火车轨道路障检测算法源码源码 + 数据集，数据集共2053张图片，有5个类别 实时检测：采用YOLOv8m算法，轻量级架构，可以实时识别轨道上的障碍物。 高精度识别：易于部署

 基于YOLOv8的高精度火车轨道路障检测算法源码 源码 + 数据集，数据集共2053张图片，有5个类别，分别是preson、obstic_oc、animal、vehicle、motor_bicycle实时检测：采用YOLOv8m算法，轻量级架构，可以实时识别轨道上的障碍物。 高精度识别：精准识别多种路障，包括人、动物、车辆、摩托车。 易于部署：采用跨平台编程语言Python编程，代码支持多种操作系统，环境配置更简单。

基于YOLOv8的高精度火车轨道路障检测算法项目介绍

项目概述

名称：基于YOLOv8的高精度火车轨道路障检测
类别：计算机视觉、深度学习
用途：该项目使用YOLOv8m算法对火车轨道上的障碍物进行实时检测。数据集包含2053张图片，涵盖了五种不同的障碍物类别（人、障碍物、动物、车辆、摩托车）。项目提供完整的源代码和数据集，支持跨平台部署，适用于多种操作系统。

项目特点

1. 实时检测：采用轻量级的YOLOv8m架构，能够实时识别轨道上的障碍物。
2. 高精度识别：精准识别多种路障，包括人、动物、车辆、摩托车等。
3. 易于部署：使用Python编程，支持多种操作系统，环境配置简单。
4. 完整数据集：提供2053张标注图片，涵盖五种不同的障碍物类别。
5. 即买即用：提供完整的源代码和数据集，用户可以快速上手并进行测试。

项目结构

yolov8_railway_obstacle_detection/
├── data/  # 数据文件夹
│   ├── images/  # 图片
│   ├── labels/  # 标注文件
├── models/  # 模型文件夹
│   ├── yolov8m.pt  # 预训练模型权重
│   └── best_model.pt  # 训练好的最佳模型
├── train.py  # 训练脚本
├── detect.py  # 检测脚本
├── requirements.txt  # 环境依赖列表
└── README.md  # 项目说明文档

• data/：存放数据集的图片和标注文件。
• models/：存放预训练模型权重和训练好的最佳模型。
• train.py：用于训练模型的脚本。
• detect.py：用于实时检测的脚本。
• requirements.txt：环境依赖列表。
• README.md：项目说明文档，包含项目介绍、运行步骤和注意事项。

详细步骤

1. 安装依赖

确保您已经安装了Python 3.8及以上版本，并且有PyTorch 1.10.0或更高版本。然后在项目根目录下运行以下命令安装依赖：

pip install -r requirements.txt

2. 数据集准备

将提供的数据集放置在data/目录下，确保目录结构如下：

data/
├── images/  # 存放图片
├── labels/  # 存放标注文件

3. 训练模型

使用train.py脚本来训练模型。该脚本会读取数据集、加载预训练权重，并开始训练过程。训练完成后，最佳模型会被保存到models/best_model.pt。

# train.py
import torch
from ultralytics import YOLO

def main():
    # 数据集路径
    data_path = 'data/'

    # 模型路径
    model_path = 'models/yolov8m.pt'
    output_model_path = 'models/best_model.pt'

    # 加载预训练模型
    model = YOLO(model_path)

    # 开始训练
    results = model.train(
        data=data_path,
        epochs=100,
        imgsz=640,  # 输入图像大小
        batch=16,  # 批次大小
        workers=4,  # 数据加载线程数
        device='cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu',  # 使用GPU或CPU
        name='railway_obstacle_detection',  # 实验名称
        project='runs/train'  # 保存训练结果的目录
    )

    # 保存最佳模型
    model.export(format='pt', save=output_model_path)
    print(f"Best model saved to {output_model_path}")

if __name__ == '__main__':
    main()

4. 实时检测

使用detect.py脚本来进行实时检测。该脚本会加载训练好的模型，并对输入的图片或视频流进行实时检测。

# detect.py
import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO

def main():
    # 模型路径
    model_path = 'models/best_model.pt'

    # 加载模型
    model = YOLO(model_path)

    # 视频流或图片路径
    video_path = 0  # 0表示使用摄像头，也可以指定视频文件路径
    cap = cv2.VideoCapture(video_path)

    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break

        # 进行检测
        results = model(frame)

        # 绘制检测结果
        for result in results:
            boxes = result.boxes
            for box in boxes:
                x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
                conf = float(box.conf[0])
                cls = int(box.cls[0])

                # 绘制边界框
                color = (0, 255, 0) if conf > 0.5 else (0, 0, 255)
                cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)

                # 显示类别和置信度
                label = f'{model.names[cls]}: {conf:.2f}'
                cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, color, 2)

        # 显示结果
        cv2.imshow('Railway Obstacle Detection', frame)

        # 按 'q' 键退出
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break

    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

运行项目

1. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

2. 训练模型：

   python train.py

3. 实时检测：

   python detect.py

注意事项

• 数据集格式：确保数据集的目录结构正确，并且每个图像都有对应的标注文件。
• 模型参数调整：根据实际数据的情况，可能需要调整模型的超参数（如学习率、批次大小等）以获得最佳结果。
• 远程支持：如果在运行过程中遇到问题，可以通过远程调试的方式帮助解决。

项目总结

这个项目提供了一个基于YOLOv8m算法的高精度火车轨道路障检测解决方案。通过预训练权重和迁移学习，可以快速训练并测试模型。项目代码简洁明了，注释详细，支持跨平台部署，适合学习和研究。希望这个项目能帮助您在铁路安全领域取得更好的研究成果！