class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        super().__init__(params)
        self.model = None
        self.img = None
        self.names = list(Chinese_name.values())
        self.params = params if params else ini_params
	def load_model(self, model_path):
	    self.device = select_device(self.params['device'])
	    self.model = YOLO(model_path)
	    names_dict = self.model.names
	    self.names = [Chinese_name[v] if v in Chinese_name else v for v in names_dict.values()]
	    self.model(torch.zeros(1, 3, *[self.imgsz] * 2).to(self.device).type_as(next(self.model.model.parameters())))
	def preprocess(self, img):
	    self.img = img
	    return img
	
	def predict(self, img):
	    results = self.model(img, **ini_params)
	    return results
	
	def postprocess(self, pred):
	    results = []
	    for res in pred[0].boxes:
	        for box in res:
	            class_id = int(box.cls.cpu())
	            bbox = box.xyxy.cpu().squeeze().tolist()
	            bbox = [int(coord) for coord in bbox]
	            result = {
	                "class_name": self.names[class_id],
	                "bbox": bbox,
	                "score": box.conf.cpu().squeeze().item(),
	                "class_id": class_id,
	            }
	            results.append(result)
	    return results
	    
    def set_param(self, params):
        self.params.update(params)

        通过上述代码，我们搭建了一个完整的行人车辆检测与计数系统的后端模型，能够接收图像输入，进行有效的垃圾检测，并以用户友好的方式展示结果。这些代码的介绍将帮助读者理解我们如何实现从数据输入到结果输出的整个流程，并为后续章节中的实验结果与系统设计提供必要的技术背景。

4.3 训练代码

        在“模型训练”部分的博客中，我们将深入探讨如何利用现有的深度学习框架和模型来训练一个行人车辆检测与计数系统。这一过程涉及到配置训练环境、处理数据集、设置训练参数，以及启动训练过程等关键步骤。以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        环境设置与模型加载：首先，我们进行的是环境设置和模型准备工作。这包括引入必要的库，比如torch用于构建和训练深度学习模型，os用于处理文件和目录路径。

import os
import torch
import yaml
from ultralytics import YOLO  # 用于加载YOLO模型
from QtFusion.path import abs_path  # 用于获取文件的绝对路径

        这一部分的代码是决定模型将在GPU还是CPU上运行，这一选择对训练效率有重大影响。

device = "0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

        数据集准备：在设置了工作进程数和批次大小后，通过使用abs_path函数，我们将数据集配置文件的路径转换为绝对路径，并针对不同的操作系统调整路径风格。这种细心的准备有助于跨平台的兼容性和后续的数据加载工作。workers变量定义了在数据加载时使用的子进程数目，而batch则定义了批量大小，这直接影响了GPU内存的使用量和训练速度。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "VehicleTypeDet"
data_path = abs_path(f'datasets/{data_name}/{data_name}.yaml', path_type='current')  # 数据集的yaml的绝对路径
unix_style_path = data_path.replace(os.sep, '/')

        接着，我们读取YAML文件，它包含了训练数据的相关信息，如路径、类别等。如果文件中包含path项，我们会更新它，确保数据集的路径正确指向我们的训练数据。

directory_path = os.path.dirname(unix_style_path)
with open(data_path, 'r') as file:
    data = yaml.load(file, Loader=yaml.FullLoader)

if 'path' in data:
    data['path'] = directory_path
    with open(data_path, 'w') as file:
        yaml.safe_dump(data, file, sort_keys=False)

        训练模型：接下来，我们加载预训练的YOLOv8模型。我们加载了YOLO模型的预训练权重，并设置了训练的参数，包括数据路径、训练设备、工作线程、图像尺寸、训练周期数和批量大小。

model = YOLO(abs_path('./weights/yolov5nu.pt', path_type='current'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# model = YOLO('./weights/yolov5.yaml', task='detect').load('./weights/yolov5nu.pt')  # 加载预训练的YOLOv8模型
# Training.
results = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v5_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)
model = YOLO(abs_path('./weights/yolov8n.pt'), task='detect')  # 加载预训练的YOLOv8模型
results2 = model.train(  # 开始训练模型
    data=data_path,  # 指定训练数据的配置文件路径
    device=device,  # 自动选择进行训练
    workers=workers,  # 指定使用2个工作进程加载数据
    imgsz=640,  # 指定输入图像的大小为640x640
    epochs=120,  # 指定训练100个epoch
    batch=batch,  # 指定每个批次的大小为8
    name='train_v8_' + data_name  # 指定训练任务的名称
)

        在这一部分，我们详尽地介绍了训练过程的每一步，从准备环境到加载模型，再到设置参数和启动训练。这些步骤共同保证了模型能够在优化的环境中高效地学习，为行人车辆检测与计数的准确检测和分类奠定了坚实的基础。

---

5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

        在深度学习的目标检测任务中，损失函数图像是评估模型训练过程的关键指标。本文展示了YOLOv8模型在训练过程中的损失函数变化趋势，通过对这些图像的细致分析，我们可以洞察模型学习的效率和问题所在，以及它在特定任务上的表现。

        首先，训练和验证集上的边界框损失（box_loss）呈现出稳定下降的趋势，这表明模型在逐步学习如何更准确地定位图像中的行人和车辆。这种损失的下降趋势是训练过程中模型改善的直接证明。训练损失相对于验证损失更快的下降也暗示了模型在训练数据上可能出现过拟合，这需要通过进一步的正则化或数据增强来解决。

        在分类损失（cls_loss）方面，我们看到训练和验证损失都随着迭代次数增加而减小，这意味着模型在分类任务上也表现良好，不断提高对不同类别的识别能力。一个平滑的下降曲线表明了训练过程的稳定性。

        目标损失（obj_loss）同样显示出下降的趋势，这个损失反映了模型对目标是否存在的置信度，降低这一损失有助于减少假阳性的数量，即错误地标记不存在的目标。

        接下来，我们观察到精确度（precision）和召回率（recall）两个指标随着训练逐渐提升，精确度的提高表示模型在预测目标时越来越准确，而召回率的提升则说明模型越来越少地遗漏真实的目标。两者的提升显示了模型在平衡检测器的灵敏度和特异性方面的进步。

        对于模型的整体性能，平均精度均值（[email protected]和[email protected]）是目标检测任务中常用的评估指标。[email protected]指的是在IoU（交并比）阈值为0.5时模型的平均精度，而[email protected]则考虑了从0.5到0.95的IoU阈值。我们看到两者都随着时间的推移而逐渐提升，尤其是[email protected]，它表明模型在严格条件下也能保持较好的检测性能。

        综合这些结果，我们可以得出结论，YOLOv8模型在训练过程中显示出了良好的学习能力和性能提升。尽管如此，训练过程中出现的潜在过拟合情况提示我们，在未来的工作中可能需要考虑更复杂的模型正则化技术或进一步的数据增强策略。这些损失和评估指标的详细分析为我们提供了深入了解模型性能的窗口，同时也为模型的进一步优化指明了方向。

5.2 混淆矩阵

        混淆矩阵是一个极其有用的工具，它提供了目标检测模型性能的直观可视化，特别是在区分不同类别时的能力。分析这个图，我们可以对YOLOv8模型在行人车辆检测任务上的具体表现有一个全面的理解。

        从混淆矩阵中，我们看到对角线上的元素代表了正确预测的比例，而非对角线上的元素则代表了错误预测。在此矩阵中，行代表预测的类别，列代表实际的类别。一个完美的模型会在对角线上有高值，而非对角线上的值接近零。

        首先，‘人’类别的预测准确率最高，这与我们的数据集中‘人’实例数量最多的事实相一致，模型在这一类别上达到了0.62的准确率。相对而言，自行车、汽车和摩托车的预测准确率较低，特别是自行车，仅有0.41的准确率，可能是因为这些类别的特征在数据集中不如‘人’那么显著或多样化。值得注意的是，‘公交车’和‘火车’的预测准确率相对较高，分别为0.57和0.77，这可能是因为这些大型车辆具有独特的外形特征，使得模型容易区分。

        然而，混淆矩阵也揭示了一些分类问题。例如，‘汽车’经常被误分类为‘背景’，这可能是由于汽车边界的复杂性或者汽车与周围环境融合得较好。此外，‘卡车’被误分类为‘汽车’的情况也比较多，这指出了模型在区分形状和尺寸相似的类别时的局限性。

        在分析混淆矩阵时，我们还注意到了背景的预测准确率。‘背景’在数据集中可能表示无目标或不包含感兴趣类别的区域，我们可以看到，大量的目标被误分类为‘背景’。这表明模型在确定某一区域是否包含目标物时可能过于保守。

        总体来说，混淆矩阵为我们提供了关于模型性能的丰富信息，提示我们在未来工作中可能需要改进的方向。例如，我们可能需要对数据集中出现较少的类别进行过采样，或者对模型进行更精细的调优，以改善对这些类别的识别。此外，提高模型在复杂背景下的区分能力也是提升性能的关键。我们还可以考虑引入其他特征，如上下文信息或车辆的运动特性，来进一步增强模型的分类能力。通过对这些细节的深入分析和改进，我们可以期待在行人车辆检测任务上获得更好的性能。

5.3 YOLOv8/v7/v6/v5对比实验

（1）实验设计：
        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在行人车辆检测与计数目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含行人车辆检测与计数的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score 作为衡量模型性能的重要指标，尤其在处理类别分布不均的数据集时显得尤为关键。它通过结合精确率与召回率，提供了一个单一的度量标准，能够全面评价模型的效能。精确率衡量的是模型在所有被标记为正例中真正属于正例的比例，而召回率则关注于模型能够识别出的真正正例占所有实际正例的比例。F1-Score通过两者的调和平均，确保了只有当精确率和召回率同时高时，模型的性能评估才会高，从而确保了模型对于正例的预测既准确又完整。
• mAP（Mean Average Precision）：在目标检测任务中，Mean Average Precision（mAP）是评估模型性能的重要标准。它不仅反映了模型对单个类别的识别精度，而且还考虑了所有类别的平均表现，因此提供了一个全局的性能度量。在计算mAP时，模型对于每个类别的预测被单独考虑，然后计算每个类别的平均精度（AP），最后这些AP值的平均数形成了mAP。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.565	0.640	0.493	0.574
F1-Score	0.57	0.64	0.53	0.58

（3）实验结果分析：

       我们的实验旨在比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8四个版本在相同数据集上的性能差异。我们选择了YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n作为实验对象，并在相同的环境下进行了训练和测试。我们使用了相同的数据集、训练参数和评估指标，以确保实验结果的可比性。

       首先，我们可以注意到YOLOv6n在mAP和F1-Score上表现最好，分别为0.640和0.64。这可能是因为YOLOv6采用了一些新的特性和优化，提高了模型的检测性能。相比之下，YOLOv7-tiny的性能相对较差，可能是由于其网络结构较小，参数量较少，导致了模型的检测精度不够高。

        此外，YOLOv8n在mAP上略微优于YOLOv5nu和YOLOv7-tiny，但在F1-Score上略低于YOLOv5nu。这表明YOLOv8在目标检测任务中可能更加稳定，但在精确度方面略有降低。这可能是由于YOLOv8在模型结构或损失函数上的微小调整导致的。

        对于YOLOv7-tiny的性能较差，我们可以推测可能是由于其网络结构的简单性和参数量的限制。尽管YOLOv7-tiny在速度方面可能有优势，但牺牲了一定的检测精度。

        在对比实验中，我们发现YOLOv6n在性能上表现最为出色。这可能是因为YOLOv6在网络结构、损失函数设计、数据增强等方面进行了优化和改进，提高了模型的检测精度和鲁棒性。另外，YOLOv8n虽然在mAP上略有提升，但在F1-Score上并没有明显优势，这可能需要进一步探索其在模型结构和损失函数设计上的特点。

       综上所述，对YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8等不同版本的目标检测算法进行实验比较，可以为选择合适的算法提供参考。同时，针对实验结果的分析也为进一步优化模型性能提供了方向和思路。

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6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

        在设计基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统时，我们采用了模块化的设计思路，以保证系统的高效性、稳定性及可扩展性。系统主要分为四个核心模块：数据处理模块、模型训练与优化模块、检测与计数模块以及系统部署与性能优化模块。

1. 数据处理模块（DataProcessingModule）：

   • 数据收集与标注（DataCollector & Labeler）：负责收集行人与车辆的图像数据，并进行手动或半自动化标注。
   • 数据预处理（DataPreprocessor）：包括图像尺寸调整（ResizeImage）、归一化（NormalizeImage）等操作，确保输入数据满足模型训练的需求。

2. 模型训练与优化模块（ModelTrainingAndOptimizationModule）：

   • 模型选择与微调（ModelSelector & FineTuner）：根据需求选择合适的YOLO版本，并在特定数据集上进行微调。
   • 超参数调整（HyperparameterTuner）：通过算法自动调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳的训练结果。
   • 数据增强（DataAugmenter）：应用多种数据增强技术，如随机裁剪、旋转等，增强模型的泛化能力。

3. 检测与计数模块（DetectionAndCountingModule）：

   • 实时检测器（RealTimeDetector）：利用训练好的模型，对实时视频流或图像进行行人和车辆的检测。
   • 目标跟踪（ObjectTracker）：对检测到的目标进行跟踪，确保计数的准确性。
   • 计数器（Counter）：根据跟踪结果实时更新行人和车辆的计数信息。

4. 系统部署与性能优化模块（DeploymentAndOptimizationModule）：

   • 模型压缩（ModelCompressor）：应用量化、剪枝等技术减少模型大小，提高在边缘设备上的运行速度。
   • 加速推理（InferenceAccelerator）：利用GPU加速、TensorRT等技术提升模型的推理速度。
   • 系统监控（SystemMonitor）：监控系统性能，确保长时间稳定运行。

        以上模块的设计和实现，旨在构建一个既能实时高效地进行行人和车辆检测与计数，又能灵活适应不同运行环境需求的系统。特别是在模型训练与优化模块和检测与计数模块中，通过精细的设计，确保了系统的高准确率和实时性，满足了实际应用中对速度和准确性的双重需求。

6.2 系统流程

        基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统的工作流程可以细分为以下关键步骤，每一步骤都紧密联系，确保了系统的高效与准确性：

1. 数据收集与标注：

   • 使用DataCollector收集行人与车辆的图像数据。
   • 通过Labeler手动或半自动化进行数据标注，准备训练数据集。

2. 数据预处理：

   • DataPreprocessor接管数据，执行如图像尺寸调整（ResizeImage）和归一化（NormalizeImage）等预处理操作。

3. 模型选择与训练：

   • 通过ModelSelector选择适用的YOLO版本（v5/v6/v7/v8）作为基础模型。
   • FineTuner在特定数据集上对模型进行微调，以适应检测任务的具体需求。
   • HyperparameterTuner自动调整超参数（如学习率、批大小等），优化训练过程。
   • 使用DataAugmenter进行数据增强，包括随机裁剪、旋转等操作，提高模型的泛化能力。

4. 检测与计数实现：

   • RealTimeDetector利用训练好的模型对输入的实时视频流或图像进行检测，识别出行人和车辆。
   • 对检测到的目标使用ObjectTracker进行跟踪，确保连续帧之间目标的一致性。
   • 根据跟踪结果，Counter实时更新行人和车辆的计数信息。

5. 模型与系统优化：

   • 在部署前，ModelCompressor对模型进行压缩，包括量化、剪枝等操作，以减少模型的体积，提高边缘设备上的运行效率。
   • InferenceAccelerator通过GPU加速、使用TensorRT等技术，进一步提升模型的推理速度。
   • 系统运行过程中，SystemMonitor监控系统性能，确保系统的稳定运行。

        以上步骤构成了基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数系统的完整流程。从数据准备到模型训练，再到实际检测与计数，每一步都是为了确保系统能够在实际应用中达到既定的高效性和准确性目标。通过系统的持续监控与优化，保证了系统在不同的运行环境下都能稳定高效地工作。

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代码下载链接

         如果您希望获取博客中提及的完整资源包，包含测试图片、视频、Python文件(*.py)、网页配置文件、训练数据集、代码及界面设计等，可访问博主在面包多平台的上传内容。相关的博客和视频资料提供了所有必要文件的下载链接，以便一键运行。完整资源的预览如下图所示：

        资源包中涵盖了你需要的训练测试数据集、训练测试代码、UI界面代码等完整资源，完整项目文件的下载链接可在下面的视频简介中找到➷➷➷

演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1YZ421B7ca/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmp1v
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2ZmZxs
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmpdt
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Zmptv

完整安装运行教程：

        这个项目的运行需要用到Anaconda和Pycharm两个软件，下载到资源代码后，您可以按照以下链接提供的详细安装教程操作即可运行成功，如仍有运行问题可私信博主解决：

1. Pycharm和Anaconda的安装教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639378；

        软件安装好后需要为本项目新建Python环境、安装依赖库，并在Pycharm中设置环境，这几步采用下面的教程可选在线安装（pip install直接在线下载包）或离线依赖包（博主提供的离线包直接装）安装两种方式之一：

2. Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
3. 离线依赖包的安装指南：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136650641（2,3方法可选一种）；

        如使用离线包方式安装，请下载离线依赖库，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uHbU9YzSqN0YP_dTHBgpFw?pwd=mt8u （提取码：mt8u）。

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7. 结论与未来工作

        本文通过深入研究并实践了基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型在行人车辆检测与计数领域的应用，成功开发了一个结合了这些先进算法的行人车辆检测与计数系统。通过对多个版本的YOLO模型进行细致的比较和优化，本研究不仅提升了行人车辆检测与计数的准确率和实时性，还通过Streamlit创建了一个直观、美观且易于使用的Web应用，使用户能够轻松地进行行人和车辆的检测与计数，从而在实际应用中发挥重要作用。

        经过一系列实验验证，本文所提出的方法在行人和车辆检测与计数的准确性和处理速度上都达到了令人满意的水平。同时，我们还提供了完整的数据集处理流程、模型训练和预测的代码，以及基于Streamlit的系统设计和实现细节，为后续的研究者和开发者复现和参考提供了方便。尽管取得了一定的成果，但行人车辆检测与计数作为一个复杂多变的任务，仍然面临着许多挑战和改进空间。在未来的工作中，我们计划从以下几个方向进行探索：

• 模型优化：继续探索更深层次的网络结构和优化策略，如神经网络架构搜索（NAS）技术，以进一步提升模型的性能和效率。
• 多模态融合：考虑结合环境因素、时间信息等其他模态信息，采用多模态学习方法进行更准确的行人车辆检测与计数，以更全面地理解交通环境和动态。
• 跨域适应性：研究在不同光照、不同天气条件下的行人车辆检测与计数，通过领域自适应技术提高模型在多变环境中的泛化能力。
• 用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加人性化、智能化，以满足更广泛用户的需求。
• 实际应用拓展：探索行人车辆检测与计数在更多实际应用场景中的应用，如智能交通系统、城市管理、安全监控等，以发挥其最大的社会和经济价值。

        总之，基于YOLOv8/v7/v6/v5的行人车辆检测与计数技术正处于快速发展之中，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们相信在不久的将来，该技术将在人机交互、社会安全、智慧城市等领域发挥更加重要的作用。

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1. Wu W, Liu H, Li L, et al. Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLO v5 algorithm in small target detection of remote sensing image[J]. PloS one, 2021, 16(10): e0259283. ↩︎

2. Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications[J]. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022. ↩︎

3. Zhao H, Zhang H, Zhao Y. Yolov7-sea: Object detection of maritime uav images based on improved yolov7[C]//Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2023: 233-238. ↩︎

4. Wen, Guihao, et al. "The improved YOLOv8 algorithm based on EMSPConv and SPE-head modules." Multimedia Tools and Applications (2024): 1-17. ↩︎

5. Li, H., & Zhang, Q. (2021). A Novel Dataset for Fall Detection Using Deep Learning. Sensors, 21(7), 2021. ↩︎