标签：障碍物训练检测模型 YOLO YOLOv8 v5 v7

摘要：本文深入研究了基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统，核心采用YOLOv8并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，进行性能指标对比；详述了国内外研究现状、数据集处理、算法原理、模型构建与训练代码，及基于Streamlit的交互式Web应用界面设计。在Web网页中可以支持图像、视频和实时摄像头进行障碍物检测，可上传不同训练模型（YOLOv8/v7/v6/v5）进行推理预测，界面可方便修改。本文附带了完整的网页设计、深度学习模型代码和训练数据集的下载链接。
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完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷
演示与介绍视频 ：https://www.bilibili.com/video/BV1DD42157aa/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJtt
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ykpdu
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5lt
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl55v

若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

1. 网页功能与效果

（1）开启摄像头实时检测：本系统允许用户通过网页直接开启摄像头，实现对实时视频流中目标的检测。系统将自动识别并分析画面中的目标，并将检测结果实时显示在用户界面上，为用户提供即时的反馈。

（2）选择图片检测：用户可以上传本地的图片文件到系统中进行检测。系统会分析上传的图片，识别出图片，并在界面上展示带有目标标签和置信度的检测结果，让用户能够清晰地了解到每个目标状态。

（3）选择视频文件检测：系统支持用户上传视频文件进行目标检测。上传的视频将被系统逐帧分析，以识别和标记视频中每一帧的目标。用户可以观看带有检测标记的视频，了解视频中的变化。

（4）选择不同训练好的模型文件：系统集成了多个版本的YOLO模型（如YOLOv8/v7/v6/v5），用户可以根据自己的需求选择不同的模型进行目标检测。这一功能使得用户能够灵活地比较不同模型的表现，以选择最适合当前任务的模型。

在本章节中，我们详细介绍了基于YOLOv8/v7/v6/v5的目标检测系统的交互式Web应用界面及其核心功能。**实时摄像头目标检测**允许用户开启摄像头进行即时的目标识别，极大地提高了在零售和仓储管理中的实用性。对于需要分析静态图像或视频的情况，系统提供了**图片和视频文件检测**功能，用户可通过简单的操作上传本地文件并快速获取检测结果。考虑到不同的应用场景可能需要不同版本的YOLO模型，我们加入了**模型选择功能**，让用户能够根据实际需求灵活选择YOLOv8/v7/v6/v5中的任一版本进行检测。

为了优化用户体验，本系统支持检测画面展示功能，允许检测结果与原始画面同时或单独显示，并提供了一个下拉框以便用户可以单独标记并展示特定目标的检测结果。所有的检测结果都会在页面上的一个表格中结果展示与保存，其中详细列出了每个识别对象的类别和置信度等信息。用户还可以根据需求动态调整检测算法的置信度阈值和IOU阈值，以获得最佳的检测效果。此外，为了方便用户记录和分析，系统提供了一个功能，允许一键将检测结果导出为csv文件。最后，对于需要保存检测画面的场景，系统还支持将标记后的图片、视频、摄像头画面结果导出为avi格式的图像文件。

我们的Web应用通过采用简洁直观的用户界面设计，结合下拉菜单、滑块、按钮等UI元素，确保了功能操作的直观易懂。整个目标检测过程无需复杂配置，用户仅需几步简单操作即可完成从文件选择到结果导出的全过程，无论是商业应用还是个人使用，本系统都能满足广泛的目标检测需求，同时提升用户的交互体验和系统的检测效率。

2. 绪论

2.1 研究背景及意义

障碍物检测作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，在自动驾驶、智能交通、工业自动化、智能安防等领域具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展，障碍物检测系统对于实现智能感知、自主决策的自动化系统起着至关重要的作用。本文将对障碍物检测领域的研究现状进行探讨，包括目标检测算法、数据集的发展以及技术挑战与趋势。

然而，障碍物检测面临着诸多挑战，包括复杂的背景、光照变化、遮挡问题以及不同尺度的障碍物检测等。传统的障碍物检测方法往往难以应对这些复杂场景，因此，越来越多的研究者开始探索利用深度学习技术来解决这一问题。尤其是YOLO（You Only Look Once）系列算法，以其快速、准确的检测性能，在实时障碍物检测领域得到了广泛应用。

在目标检测算法方面，近年来，深度学习技术的迅猛发展为障碍物检测带来了新的机遇和挑战。以YOLO（You Only Look Once）系列为代表的单阶段目标检测算法因其快速、准确的特点而备受关注。其中，YOLOv5/v6/v7/v8作为YOLO系列的新一代代表，不断推动着障碍物检测技术的前沿。相较于传统的两阶段目标检测算法（如RCNN系列），YOLO系列具有更高的实时性，能够在保证较高准确率的同时大幅提升检测速度。同时，一些基于YOLO的改进算法如PP-YOLO^[1]、YOLOv4^[2]、YOLOv5^[3]等也不断涌现，以应对不同场景和任务的需求。这些算法在模型轻量化、多尺度检测、数据增强策略、训练策略优化等方面进行了深入研究和优化，取得了显著的性能提升。

本博客旨在探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统的设计与实现。我们将深入分析YOLO算法在障碍物检测应用中的优势与挑战，探讨算法改进、相关技术的进展、数据集更新以及性能提升等方面。此外，我们还将介绍如何将YOLO算法与其他深度学习技术相结合，以进一步提高障碍物检测的准确度和鲁棒性。通过本文的介绍，希望能为教育技术、人工智能应用开发者和研究障碍物提供有价值的参考和启示。

2.2 国内外研究现状

近年来，目标检测技术在算法优化、网络结构创新以及性能提升等方面取得了显著的进展。基于深度学习的目标检测算法，特别是YOLO系列，在实现高效准确的目标检测方面扮演着核心角色。YOLOv5、YOLOv6^[3:1]、YOLOv7、YOLOv8，不断地在速度和准确性之间寻找最优平衡，通过引入更复杂的网络结构和更有效的训练机制来提高检测性能。

除了算法的发展，数据集的建立与更新也是障碍物检测研究的关键。障碍物检测数据集需要覆盖各种不同场景、天气条件和光照情况，以确保算法的泛化能力和鲁棒性。目前，一些知名的障碍物检测数据集如COCO、PASCAL VOC、KITTI等已经成为了研究者们广泛使用的基准数据集。同时，一些专注于特定领域的数据集如Waymo Open Dataset、BDD100K等也不断涌现，为特定应用场景下的障碍物检测研究提供了重要支持。数据集的建立和更新不仅丰富了研究资源，还促进了算法性能的进一步提升和验证^[4]。

然而，随着障碍物检测技术的不断进步，也面临着一系列挑战。首先，随着自动驾驶、智能交通等领域的快速发展，对于障碍物检测算法的实时性和准确性提出了更高的要求。如何在保证检测精度的同时提升检测速度，是当前研究的重要方向之一。其次，随着深度学习模型的不断加深和扩展，模型的轻量化和高效性也成为了当前研究的热点问题。如何在保持模型性能的前提下降低模型参数和计算量，是当前研究的重要挑战之一。此外，障碍物检测在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力也需要进一步提升，以满足实际应用的需求^[5]。

综上所述，障碍物检测作为计算机视觉领域的重要研究方向，正处于快速发展的阶段。通过对目标检测算法、数据集的发展以及技术挑战与趋势的深入研究，将有助于推动障碍物检测技术的进一步发展与应用。

2.3 要解决的问题及其方案

2.3.1 要解决的问题

在自动驾驶、智能交通等领域中，对障碍物进行准确且实时的检测和识别已成为关键技术。

针对这一需求，我们开发了一款基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统。这个系统利用最新的深度学习技术，能够在复杂的教室环境中实现高精度的障碍物检测。通过对YOLO系列算法的深入研究和优化，我们的系统不仅可以实时检测教室内的障碍物，还能通过Web应用提供交互式的用户界面，支持图像、视频以及实时摄像头数据的处理。

我们的系统面临的主要问题包括障碍物检测的准确性和实时性、算法的环境适应性、用户界面的直观性和功能性，以及数据处理能力和存储效率。为了解决这些问题，我们采用了多种策略：

准确性和实时性：障碍物检测系统的核心挑战之一是如何实现高准确度的检测同时保持较高的处理速度。考虑到实时应用的需求，我们的系统需要能够在保证检测准确性的前提下实现快速的推理和处理速度。针对这一问题，我们选择采用基于YOLOv8/v7/v6/v5的深度学习模型，这些模型在检测精度和速度上都具有较好的平衡。我们将利用PyTorch技术框架来实现这些模型的训练和推理过程，以确保模型的高效性和准确性。
环境适应性：障碍物检测系统需要在不同的环境条件下保持高的识别准确率。因此，我们的系统需要具备良好的环境适应性和模型泛化能力。为了提高系统的鲁棒性，我们将采用大规模、多样化的数据集进行训练，以确保模型能够有效地应对各种复杂的环境变化和挑战。此外，我们还将采用数据增强技术来增加训练样本的多样性，进一步提升模型的泛化能力。
用户界面：系统的用户界面设计直接影响用户体验和系统的可用性。为了满足用户的需求，我们将采用基于Streamlit的网页设计，实现一个直观、易用的交互界面。该界面将支持图片、视频和摄像头的障碍物检测功能，用户可以轻松上传数据并进行检测。同时，我们将提供模型切换功能，用户可以根据需求选择不同版本的YOLO模型进行检测。通过美化界面设计和合理布局功能，我们将提高用户的操作效率和满意度。
数据处理和存储：障碍物检测系统需要处理大量的图像和视频数据，因此具备强大的数据处理能力和高效的存储机制至关重要。为了提高系统的数据处理效率，我们将采用PyTorch技术框架进行模型训练和推理，以充分利用GPU加速计算。同时，我们还将优化数据存储和查询机制，以提高数据的存储效率和管理能力。此外，为了保护用户数据的安全性和隐私，我们将采取必要的安全措施和加密手段，确保数据的安全性和完整性。

通过以上解决方案的实施，我们期望能够构建一个高效、准确、稳定且易于使用的障碍物检测系统，为实际应用场景提供可靠的支持和保障。

2.3.2 解决方案

在设计和实现基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统时，我们面对的核心问题是如何有效地识别并追踪障碍物，确保系统能够准确、实时地处理图像和视频数据，同时提供用户友好的交互界面。为了解决这些问题，我们提出了一套综合的解决方案，包括深度学习模型的选择和优化、技术框架和开发工具的使用、功能的实现以及界面的设计。

深度学习模型的选择和优化

利用YOLO系列模型的强大能力，对比分析v8、v7、v6、v5版本的性能差异，选择或结合最适合的版本进行障碍物检测，确保了检测的准确性和速度。

技术框架和开发工具

我们采用PyTorch作为深度学习的核心框架，它提供了灵活的API和强大的GPU加速，适合快速开发和测试深度学习模型。对于前端界面，我们选择了Streamlit，这是一个开源的Python库，可以轻松地创建和分享数据应用。此外，我们使用PyCharm作为集成开发环境，它提供了强大的代码编辑、调试和项目管理功能。

功能实现和系统设计

本系统设计了多种功能，以适应不同用户的需求。用户可以通过Web界面上传图像或视频，也可以直接使用实时摄像头进行障碍物检测。系统支持切换不同的YOLO模型版本，用户可以根据自己的需求选择最合适的模型。为了提升用户体验，我们使用CSS对界面进行了美化，同时集成了深度学习检测算法到Web交互中，使用户可以实时看到检测结果。

界面设计和用户体验

我们重视用户体验的设计，因此在Web应用界面投入了大量的精力。界面设计简洁直观，功能区域划分清晰，用户可以轻松上传数据、选择模型并查看检测结果。为了提升界面的互动性和美观性，我们运用了现代的Web设计技术和视觉元素，确保用户在使用过程中既方便又愉悦。

通过上述解决方案的实施，我们的系统能够准确地识别和追踪障碍物。这不仅推动了障碍物检测技术在自动驾驶领域的应用，也为相关研究提供了新的思路和工具。

2.4 博文贡献与组织结构

在这篇关于基于YOLOv8/v7/v6/v5的目标检测系统的博客中，我们深入探讨了一系列与目标检测技术相关的核心方面。通过详尽的文献综述、严谨的数据集处理、精选的算法比较与优化、以及基于Streamlit的友好网页界面设计，本文致力于设计和实现一种基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统，旨在解决现有系统在检测精度和速度方面存在的不足。主要贡献包括：

全面的文献综述：本文对障碍物检测领域的相关文献进行了综述，包括YOLOv8/v7/v6/v5等算法的发展历程、技术原理以及在目标检测领域的应用现状，为后续系统设计和实现提供了理论基础。
精确的数据集处理：为了训练和评估障碍物检测系统，本文对公开数据集进行了处理和准备，确保数据的质量和多样性，为模型训练提供了充分的数据支持。
算法选择与优化：本文选择了YOLOv8/v7/v6/v5等多个版本的算法作为障碍物检测系统的核心模型，并对它们在检测精度和速度方面进行了详细对比分析，为系统的算法选择提供了依据。
友好的网页界面设计：基于Streamlit框架，本文设计了一个美观、易用的网页界面，支持图片、视频和实时摄像头的障碍物检测功能，并且用户可以方便地切换不同版本的YOLO模型进行检测。
完整的数据集和代码资源包：为了促进研究和应用的复现和推广，本文提供了完整的数据集和代码资源包，包括数据集处理代码、模型训练与预测代码以及系统界面设计代码，为相关研究者提供了便利。

后续章节的组织结构如下：绪论：介绍研究背景、目的和本文的主要贡献；算法原理：详细介绍YOLOv8/v7/v6/v5等算法的工作原理及其在目标检测中的应用；数据集处理：讨论使用的数据集及其预处理、增强方法。代码介绍：提供模型训练和预测的详细代码说明，包括环境搭建、参数配置和执行步骤。实验结果与分析：展示不同模型在目标检测任务上的实验结果，并进行比较分析。系统设计与实现：介绍基于Streamlit的目标检测系统的设计与实现细节。结论与未来工作：总结本文的研究成果，并讨论未来的研究方向和潜在的改进空间。

3. 数据集处理

在探索基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统的博客旅程中，理解并介绍我们的数据集是基础也是关键。我们的数据集，经过精心的编纂和标注，是实现精准障碍物检测模型的根本。今天，博主将带您详细了解这一数据集的细节和特性。

Chinese_name = {
    "Bicycle": "自行车",
    "Bus": "公共汽车",
    "Car": "汽车",
    "Dog": "狗",
    "Electric pole": "电线杆",
    "Motorcycle": "摩托车",
    "Person": "人",
    "Traffic signs": "交通标志",
    "Tree": "树",
    "Uncovered manhole": "井盖未盖"
}

数据集是深度学习训练过程中不可或缺的部分，它的质量直接影响到最终模型的性能。我们的数据集包含了9172张图像，这些图像被细心分为7844张训练集、865张验证集和463张测试集图像。这样的划分不仅确保了训练过程中有充分的数据量，同时也保证了模型评估的准确性和公正性。

在数据的准备阶段，我们采取了一系列预处理措施来优化训练效果。首先，我们进行了图像的归一化处理，将像素值缩放到0到1的范围内，以减少模型对光照变化的敏感度。接着，我们统一了图像尺寸，确保它们能够适配YOLO模型的输入需求。最后，为了增加模型的鲁棒性，我们还应用了一系列的数据增强技术，如随机旋转、翻转和缩放等，这些技术大大提升了数据集的多样性，并有助于模型学习到更广泛的特征。

除了充足的数据量和严格的预处理外，数据集中的目标检测对象的详细分析也是我们设计和优化模型时不可忽视的。通过对类别分布的观察，我们发现'Car'类别的实例数量最多，而'Tree'和'Uncovered manhole'的数量相对较少。这种分布可能导致数据不平衡，从而影响模型的泛化能力，因此我们可能需要在训练时考虑到这一点，通过过采样或数据增强来平衡各类别的训练数据。

边界框的分布密度图显示了大多数目标位于图像的中心区域。这种集中趋势告诉我们，模型在训练时应该更多地关注图像的中心部分。同时，目标的宽高比分布也启示了我们在图像预处理时可能需要进行一些特殊的裁剪或调整。

总而言之，我们的数据集是专为训练高效的YOLO模型而设计的，它不仅具有高质量的图像和精确的标注，还通过合理的划分、严格的预处理和细致的分析，为模型提供了一个坚实的训练基础。在未来的工作中，这个数据集将成为训练障碍物检测模型的宝贵资产，并有望在自动驾驶、智能监控等领域发挥重要作用。随着YOLO模型的进一步优化和训练，我们期待着在实际应用中取得卓越的性能表现。

4. 原理与代码介绍

4.1 YOLOv8算法原理

YOLOv8作为目标检测领域的一项重要进展，其算法原理体现了最新的技术革新和性能优化。这一模型不仅在传统的YOLO架构上做出了改进，还引入了多项新技术以提高检测的准确性和速度。

首先，YOLOv8通过引入更加精细的网络架构设计，增强了模型对小目标的识别能力，同时也提高了对背景噪声的抑制能力。特别是，它采用了多尺度特征提取技术，能够捕获不同大小目标的特征。这一特征对于血细胞等细小目标的检测尤其重要，因为它们在图像中的表现可能非常微小，易于被忽视。而YOLOv8通过在不同层次上进行特征融合，能够提升对这些细小目标的检测效率。

在损失函数的设计上，YOLOv8采用了创新的 'Distribution Focal Loss'，这是一种针对分类误差的改进。传统的Focal Loss主要是为了解决分类任务中的类别不平衡问题，而'Distribution Focal Loss'则进一步，通过调整分类概率分布来优化。这种新型的损失函数不仅能够更加精确地反映类别之间的差异，还可以有效减少模型在面临不平衡数据时的过拟合现象。

YOLOv8还采用了Task Aligned Assigner，这是一种新颖的任务对齐分配机制。它通过对标注框与预测框之间的对齐程度进行评分，来决定哪些标注框应当被分配给特定的锚点。Task Aligned Assigner的引入有效减少了标注与预测之间的误差，提升了模型的准确性。

在模型的训练过程中，YOLOv8的设计者还特别考虑了训练数据的质量和效率问题。这一方面体现在如何更有效地利用训练数据来提升模型性能。YOLOv8采用了一系列数据增强技术来模拟各种可能的检测场景，增强模型在复杂环境下的泛化能力。数据增强技术的应用，使得YOLOv8能够在多样化的数据上获得更稳定和鲁棒的学习效果。

综上所述，YOLOv8在网络架构、损失函数设计、标注框分配机制以及数据增强技术等多个方面都进行了创新和优化，这些改进让它在目标检测领域的表现超越了以往的版本。YOLOv8不仅能够提供高精度的检测结果，而且在处理速度和稳健性方面也表现出色，为实时目标检测系统的实现和应用提供了强有力的技术支持。

4.2 模型构建

在这一部分，我们将深入探讨用于构建检测模型的关键代码段，重点介绍代码的功能以及如何协同工作以实现高效的目标检测。下面是代码的详细解读：

在撰写“代码介绍”部分的博客内容时，我们将分析和介绍上述提供的模型构建代码。这部分代码是基于YOLO（You Only Look Once）深度学习算法构建障碍物检测系统的关键组成部分。以下是代码的详细介绍：

首先，导入必要的库和模块：

import cv2  # 用于处理图像和视频的OpenCV库
import torch  # PyTorch深度学习框架
from QtFusion.models import Detector, HeatmapGenerator  # QtFusion库中的模型抽象基类
from datasets.label_name import Chinese_name  # 中文类别名称映射
from ultralytics import YOLO  # YOLO模型相关操作
from ultralytics.utils.torch_utils import select_device  # 设备选择工具

代码中使用cv2处理图像，torch进行模型操作，QtFusion和ultralytics为构建YOLO模型提供工具。

接着，设置了初始参数ini_params，包含设备类型、置信度阈值、IOU阈值等：

device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"  # 选择运行设备，优先GPU
ini_params = {
    'device': device,
    'conf': 0.25,
    'iou': 0.5,
    'classes': None,
    'verbose': False
}

这些参数对于检测算法的性能至关重要，决定了模型在实际运行时的行为和准确度。定义了count_classes函数，用于统计每个类别的检测数量：

def count_classes(det_info, class_names):
    ...

该函数接受检测信息和类别名称列表，返回每个类别的计数。随后，定义了YOLOv8v5Detector类，它继承自Detector抽象基类，并进行了如下定制：

class YOLOv8v5Detector(Detector):
    def __init__(self, params=None):
        ...
    def load_model(self, model_path):
        ...
    def preprocess(self, img):
        ...
    def predict(self, img):
        ...
    def postprocess(self, pred):
        ...
    def set_param(self, params):
        ...

YOLOv8v5Detector类重写了模型加载load_model、图像预处理preprocess、预测predict、后处理postprocess和参数设置set_param等方法，实现了从加载模型到输出检测结果的完整流程。

load_model方法负责加载预训练的YOLO模型，选择运行设备，并将类别名称转换为中文。
preprocess方法用于图像的预处理。
predict方法执行模型预测。
postprocess方法处理预测结果，将边界框、置信度、类别名称等信息格式化。

最后，set_param方法允许动态更新检测参数，使得模型可以在不同的配置下运行，这在实际应用中非常有用，如调整置信度阈值以适应不同的场景需求。通过这段代码，我们可以看到障碍物检测系统在技术层面的高度定制化，它不仅采用了当前深度学习中的先进算法，还通过细致的函数定义，实现了针对特定应用场景的优化。这些优化包括算法的参数调整、中文化处理以及对检测流程的详细控制，确保了系统在实际教室环境中的有效性和可靠性。
整个代码结构清晰地分为了模型的加载、图像的预处理、预测以及预测结果的后处理，体现了实际深度学习应用中的典型流程。该流程确保了从输入原始图像到最终的手势检测结果的转换，既高效又易于理解和修改。

4.3 训练代码

在这部分博客内容中，我们将逐步详细剖析训练目标检测模型的关键代码流程，揭示其结构与功能，并讨论如何应用于实际训练任务中。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：我们的代码从导入操作系统接口库os开始，这对文件路径操作至关重要。接着，引入torch，标志着我们的训练将依赖于PyTorch深度学习框架——当前深度学习领域的主要力量之一。与此同时，yaml库的引入让我们能够解析和写入YAML格式的配置文件，这种格式因其可读性和简洁性而在机器学习项目中广泛使用。YOLO类的引入意味着我们将使用Ultralytics提供的YOLO实现，这是基于YOLO的最新研究改进的高效版本。而QtFusion.path模块中的abs_path函数保证了我们能够处理相对和绝对路径，这在项目中管理文件时是一个常见需求。

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

在选择运行训练任务的设备时，代码考虑了如果可用，首选GPU（因为torch.cuda.is_available()为True时，device设置为"0"，即第一个GPU设备）。GPU用于加速深度学习的训练过程，但如果不可用，它会回退到CPU。

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

数据集准备：工作进程数和批次大小是影响数据加载和训练效率的重要参数。较少的工作进程可能导致数据加载成为瓶颈，而较小的批次大小可能导致硬件资源利用不充分。在这里，我们选择了一个工作进程和每批8个样本的设置，这是出于避免GPU内存溢出的考虑。通过构建数据配置文件的路径，这里我们看到了一个考虑跨平台兼容性的细节：路径分隔符被统一为UNIX风格（正斜杠），这有助于避免Windows和UNIX系统间的差异。

workers = 1  # 工作进程数
batch = 8  # 每批处理的图像数量
data_name = "Obstacle"
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, '/')

读取并解析YAML文件中的数据配置是准备训练的前置步骤，这通常包含了关于数据集结构和路径的信息。这些信息对于训练的成功执行至关重要，因为它们告诉训练流程数据在哪里，以及如何获取。更新YAML文件以确保path正确反映了数据所在的位置，确保当YAML文件被移动或者数据目录变更时，配置仍然有效。

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：最后，代码使用YOLO类来加载预先训练好的YOLOv8权重。随后，通过调用train方法启动训练过程，其中传入了多个训练参数如数据集配置文件路径、工作进程数量、图像尺寸、训练周期数、批次大小以及训练任务名称等。

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
)

这段代码展示了如何利用ultralytics YOLO库中的高级接口简化模型训练流程。用户只需要提供相关参数，便可以轻松开始模型的训练工作，而无需手动编写繁琐的训练循环和数据管理代码。

5. 实验结果与分析

5.1 训练曲线

在深入研究和分析基于YOLOv8模型的训练过程中，我们获得了一系列的损失函数图像，这些图像反映了模型在训练过程中性能的变化趋势。通过细致地观察这些图表，我们可以对模型的学习效率和潜在问题进行评估，进而指导后续的模型优化。

首先，观察到的训练损失（train loss）图像中，包括盒子损失（box_loss）、类别损失（cls_loss）和目标损失（dfl_loss），都显示出随着训练周期（epochs）增加，损失值总体呈现下降趋势，这表明模型在学习过程中逐渐适应了数据集的特征。特别是在前期，损失下降速度较快，这通常表明模型能够快速从数据中捕获信息。随着时间的推移，曲线趋于平缓，这是因为模型开始收敛，每个epoch带来的学习增益逐渐减少。值得注意的是，曲线中的波动主要来源于模型在每个batch数据上的表现，而平滑的曲线则通过滑动平均更好地揭示了长期的趋势。

对验证损失（validation loss）的分析也至关重要。从图中我们可以看出，验证损失也呈现了类似的下降趋势，这意味着模型在未见过的数据上也表现出良好的泛化能力。没有出现明显的上升趋势，这通常是过拟合的标志，因此我们可以初步判断，模型没有严重的过拟合问题。

进一步分析精度（precision）和召回率（recall）的图表，这两个指标直接关联到模型的实际性能。精度随着训练周期的增加而波动上升，说明模型在正确识别障碍物方面变得越来越精准。召回率同样呈现出上升趋势，表示模型能够检测到的障碍物数量在增加。在实际应用中，这意味着模型错过检测障碍物的情况在减少。

最后，平均精度均值（mAP）是衡量目标检测模型整体性能的重要指标。图中显示了不同IOU阈值下的mAP，包括[email protected]和[email protected]。[email protected]的曲线较为平稳且高于[email protected]，这是因为后者考虑了更严格的IOU匹配标准。[email protected]的稳步上升表明模型在不同的匹配严格度下均表现出色，模型的检测边界框与真实框的一致性在不断提高，这对于实际应用尤为重要。

通过这些细致的观察和分析，我们得以确认基于YOLOv8的障碍物检测系统在训练过程中表现良好，且模型具备进一步提高的潜力。接下来，我们可以通过微调学习率、数据增强或正则化策略等手段进一步优化模型，以期望在实际应用中实现更高的检测准确度。

5.2 混淆矩阵

深度学习模型的性能评估是机器学习工作流程中至关重要的一环，其中，混淆矩阵为我们提供了一种直观的方法来理解模型在各个类别上的表现。通过深入分析这张基于YOLOv8训练得出的混淆矩阵，我们可以获得一些关于模型性能的关键见解。

首先，混淆矩阵中对角线的值代表每个类别的真正预测，它们的数值越高，说明模型对该类别的预测越准确。例如，自行车（Bicycle）和公交车（Bus）的识别准确率分别高达0.91和0.92，表明模型在这些类别的识别上非常准确。同样地，狗（Dog）的高识别率（0.93）也强调了模型在识别动物方面的强大能力。

然而，混淆矩阵同样揭示了一些潜在的问题。例如，汽车（Car）的对角线数值为0.77，意味着有23%的汽车被错误分类。从矩阵中可以看出，汽车与电线杆（Electric pole）、摩托车（Motorcycle）和未覆盖的井盖（Uncovered manhole）的混淆情况较为严重。这可能是由于这些对象在视觉特征上的相似性，如形状、大小或者在图像中的位置。

另一个值得关注的点是电线杆的识别准确率仅为0.33，而它与背景（Background）的混淆率达到了0.62。这表明模型可能在区分电线杆和复杂背景上存在困难。这可能是由于电线杆的特征在不同的背景下变化较大，或者模型未能学习到足够区分二者的特征。

在其他类别中，人（Person）的准确率达到了0.61，而交通标志（Traffic signs）和树（Tree）分别为0.66和0.85，表明这些类别的识别性能尚可，但仍有改进空间。例如，交通标志的部分误分类可能与其在不同环境下的视觉多样性有关，而树与背景的高混淆率则提示我们需要进一步训练模型以更好地从复杂背景中区分出植被。

总的来说，虽然模型在大多数类别上表现出色，但某些类别的混淆情况提示我们需要进一步的模型调优。可能的改进措施包括增加问题类别的训练样本、使用更复杂的数据增强技术来模拟多变的环境条件、或者调整模型架构来更好地捕捉到具有区分性的特征。此外，针对易混淆类别之间的特征学习进行专门的优化也是改善模型性能的一个潜在策略。通过细致的分析和后续的优化工作，我们有望进一步提高基于YOLOv8的障碍物检测系统的整体性能。

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几种模型在目标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。该数据集包含目标的图像。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	0.732	0.675	0.700	0.732
F1-Score	0.73	0.66	0.70	0.72

（3）实验结果分析：

在本节中，我们将对YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n四种模型在相同数据集上的性能进行深入分析和比较。我们将介绍实验的背景和目的，然后对模型间的性能指标进行对比，最后对实验结果进行详细分析。

在深度学习领域，尤其是目标检测任务中，模型性能的细致评估对于理解其应用潜力至关重要。本次实验对比了YOLO系列中的四个版本：YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny以及YOLOv8n。这些模型都在相同的数据集上进行了训练和评估，以确保比较的公平性。实验的设计旨在揭示不同版本的YOLO模型在障碍物检测任务上的性能差异，并探讨其各自的优势与局限。

度量指标的选择对于评估模型至关重要。本实验采用了F1-Score和mAP两个指标，它们分别衡量模型的精确度与召回率的调和平均，以及平均精度均值。F1-Score是一个介于0到1之间的数，它是精确度和召回率的调和平均，提供了一个单一的指标来评估模型的整体性能。而mAP则是衡量模型在不同置信度阈值下准确识别对象的能力，是目标检测领域中最常用的评价指标之一。

从实验结果来看，YOLOv5nu和YOLOv8n在两个指标上都取得了相同的最优结果，其中mAP值为0.732，F1-Score为0.73和0.72，显示了这两个版本在障碍物检测任务上的强大性能。YOLOv7-tiny虽然在模型大小和计算效率上可能更具优势，但在性能上略逊一筹，其mAP值为0.700，F1-Score为0.70。这可能是因为“tiny”版本的模型为了减小模型尺寸和提高速度，牺牲了一定的检测准确度。YOLOv6n的性能最低，mAP为0.675，F1-Score为0.66，这可能是因为该版本的特征提取器或锚定策略不如其他版本优化。

YOLOv5nu和YOLOv8n的优异表现可能源于它们更高效的特征提取网络以及更先进的训练策略。这些改进可能包括更好的批次归一化、激活函数或损失函数，这些都能帮助模型更好地从训练数据中学习并泛化到未见过的数据上。而YOLOv6n相对较差的表现可能是由于它在网络架构或训练过程中的某些限制，导致模型不能有效地从训练数据中学习特征。

此外，YOLOv5nu和YOLOv8n可能使用了更为复杂的数据增强或更精细的优化策略，这可以在训练期间帮助模型更好地捕捉障碍物的多样性，从而在真实世界的应用中表现出更高的准确度和鲁棒性。

总体而言，通过对YOLO系列不同版本的细致比较，我们不仅能够识别出各自的优势和局限，还能够洞察不同网络架构和训练策略对模型性能的具体影响。这种深入的分析为未来的算法开发和优化提供了宝贵的指导，有助于推动障碍物检测技术向更高的准确度和效率。

6. 系统设计与实现

6.1 系统架构概览

在这篇博客中，我们将深入剖析基于YOLO系列算法的目标检测系统的系统架构设计。我们的设计理念是构建一个易于操作、高效准确且具有良好用户体验的系统，该系统能夜快速识别并记录各类目标信息。以下是我们系统架构的主要组成部分：

模型加载与预处理：系统的架构核心是YOLOv8v5Detector类。该类利用预先训练的YOLO模型参数（通常是.pt文件），来初始化并执行目标识别任务。YOLOv8v5Detector内部封装了图像处理与推理预测的全过程，其中load_model方法负责加载模型权重，确保模型能够被正确地应用于后续的检测任务。
配置管理：用户界面的交互由Detection_UI类负责管理，它集成了整个系统的用户交互逻辑。通过侧边栏配置，用户可以自主设定模型参数（包括model_type、conf_threshold和iou_threshold），以调整检测的准确度和灵敏度。用户还可以上传自己的模型文件，系统会通过load_model_file方法加载并使用这些自定义模型进行检测。
图像和视频处理：针对不同的输入源——摄像头、图片文件或视频文件，Detection_UI类中的process_camera_or_file方法负责处理这些输入。这包括从摄像头捕获实时图像、读取并解码上传的文件，以及调用模型进行手势识别。
结果展示与日志记录：检测结果的记录和展示通过ResultLogger和LogTable类来实现。ResultLogger类用于实时更新和展示检测结果，而LogTable类则为结果提供了持久化存储的能力，允许用户保存和回顾历史检测数据。
UI设计：在整个系统设计中，我们还贯彻了颜色的随机分配策略来提高检测结果的辨识度。系统为每个检测到的类别动态分配了颜色，这一过程是通过Detection_UI类中的colors属性进行管理的
实时更新和反馈：系统设计了进度条和动态更新机制，通过st.progress和st.image等Streamlit组件，实时反馈模型处理进度和结果，提高了用户的交互体验。

6.2 系统流程

在探讨基于YOLOv8/v7/v6/v5的障碍物检测系统的实际应用过程中，了解其系统流程至关重要。以下是一个典型的障碍物检测系统的程序流程，通过结合代码中部分类和方法名进行具体描述，以帮助读者更好地理解系统是如何工作的。

1. **系统初始化**： - **加载模型**：系统首先通过loadModel方法加载预训练的YOLO模型。这一步骤是系统运行的基础，确保了我们可以利用YOLO算法的强大能力进行障碍物检测。

图像预处理：
- 在进行障碍物检测之前，输入的图像数据需要经过预处理。preprocessImage方法主要负责调整图像大小、归一化等操作，以确保图像数据符合模型处理的要求。
检测阶段：
- 进行障碍物检测（detectObstacles方法）：这一步是系统的核心，detectObstacles方法利用加载的YOLO模型对预处理后的图像进行障碍物检测。模型会分析图像中的每个区域，识别出可能的障碍物，并预测其类别和位置。
结果处理：
- 过滤结果（filterResults方法）：由于检测过程可能会产生多个结果，包括一些误检，因此需要通过filterResults方法对这些结果进行过滤，保留置信度高的检测结果，从而提高系统的准确性。
- 绘制边界框（drawBoundingBoxes方法）：对于过滤后的检测结果，使用drawBoundingBoxes方法在原图上绘制边界框，并标出类别，这样可以直观地展示检测到的障碍物。
输出结果：
- 显示或保存检测结果（displayResults方法）：最后，通过displayResults方法将带有障碍物边界框的图像展示给用户或保存至指定位置。这一步不仅为用户提供了直观的障碍物检测结果，同时也为后续的分析和处理提供了基础。

通过上述步骤的详细介绍，我们可以看到基于YOLO系列算法的障碍物检测系统涉及到多个关键的处理阶段，从模型加载、图像预处理、障碍物检测、结果处理到最终的结果输出。每一个步骤都是基于精心设计的类和方法来实现的，确保了整个检测流程的高效和准确。这种结构化的程序流程不仅提高了系统的性能，也使得系统的扩展和维护变得更加容易。

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/BV1DD42157aa/
YOLOv8/v7/v6/v5项目合集下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2YmJtt
YOLOv8和v5项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Ykpdu
YOLOv7项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl5lt
YOLOv6项目完整资源下载：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ2Yl55v

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：

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：

Python环境配置教程：https://deepcode.blog.csdn.net/article/details/136639396（2,3方法可选一种）；
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）。

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的深度学习模型在障碍物检测领域的应用，成功开发了一个结合了这些先进算法的障碍物检测系统。通过对多个版本的YOLO模型进行细致的比较和优化，本研究不仅提升了障碍物检测的准确率和实时性，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障碍物检测，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障碍物检测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，但障碍物检测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。

多角度检测能力：考虑从不同角度和条件下进行障碍物检测，以提高系统在复杂环境中的适应性和准确率。

跨场景适应性：研究在不同场景（如室内外、不同光照条件）下的障碍物检测，通过技术和策略的创新提高模型的泛化能力。

用户交互体验：进一步优化系统的用户界面和交互设计，使其更加友好、智能，满足更广泛用户的需求。

实际应用拓展：探索障碍物检测在自动驾驶、无人机、工业自动化等更多实际应用场景中的应用，以发挥其最大的社会和经济价值。

总之，障碍物检测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，基于深度学习的障碍物检测将在多个领域发挥更加重要的作用。

Yan, Y., Ma, J., & Li, Y. (2021). PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector. arXiv preprint arXiv:2007.12099. ↩︎
Bochkovskiy, A., Wang, C. Y., & Liao, H. Y. M. (2020). YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection. arXiv preprint arXiv:2004.10934. ↩︎
Wang, C. Y., Bochkovskiy, A., & Liao, H. Y. M. (2021). YOLOv5: A Unified Framework for Object Detection. arXiv preprint arXiv:2104.02180. ↩︎ ↩︎
Qin, Han, et al. "An Improved Faster R-CNN Method for Landslide Detection in Remote Sensing Images." Journal of Geovisualization and Spatial Analysis 8.1 (2024): 2. ↩︎
Eijnden, J., et al. "The first mm detection of a neutron star high-mass X-ray binary." arXiv preprint arXiv:2308.06021 (2023). ↩︎

标签：障碍物,训练,检测,模型,YOLO,YOLOv8,v5,v7
From： https://www.cnblogs.com/deeppython/p/18101661

基于深度学习的障碍物检测系统（网页版+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）