基于YOLOv10算法的交通信號燈檢測與識別

一.🦁 寫在前面
- 1.1 實現模塊劃分
- 1.2 優化與實時性支持
二.🦁 相關技術與理論基礎
- 2.1 各版本yolo對比
- 2.2 YOLOv10網絡結構
三.🦁 結果分析
- 3.1 訓練損失與驗證損失分析
- 3.2 精確率（Precision）、召回率（Recall）和平均精度（mAP）分析
四.🦁 實現界面
- 4.1 用戶界面實現
- 4.2 檢測能力實現
- 4.3 視頻處理檢測
- 4.4 圖片處理檢測
五.🦁 寫在最后

隨著城市化進程的加速，交通問題日益嚴峻，特別是在智能交通和自動駕駛領域，對交通信號燈的自動檢測和精準識別需求越來越強烈。在本博客中，我將分享一項基于YOLOv10算法的交通信號燈檢測與識別系統的設計與實現。

一.🦁 寫在前面

近年來，隨著交通壓力的增大，傳統的交通信號燈識別方法逐漸暴露出許多問題。例如，依賴人工觀察和固定傳感器的傳統方法在復雜環境中無法準確識別，尤其受到天氣、光照和遮擋等因素的影響。而隨著深度學習和計算機視覺技術的快速發展，目標檢測算法，尤其是 YOLO(You Only Look Once)系列，成為了解決交通信號燈檢測問題的理想選擇。

本研究基于YOLOv10算法，設計并實現了一個交通信號燈檢測與識別系統，旨在提升交通管理的智能化水平，同時為自動駕駛提供支持。

1.1 實現模塊劃分

本系統的核心目標是通過YOLOv10算法實現對交通信號燈的精準定位和狀態識別。系統分為以下幾個模塊：

數據采集模塊：支持靜態圖像、視頻流和實時攝像頭輸入，適應多種數據源。
數據預處理模塊：包括圖像去噪、尺寸調整等處理，確保輸入數據適應目標檢測任務。
目標檢測與狀態識別模塊：利用YOLOv10進行交通信號燈的定位和分類，并判斷信號燈的狀態。
結果反饋與存儲模塊：通過用戶界面實時展示檢測結果，并支持數據存儲和管理。

1.2 優化與實時性支持

為了確保系統能夠在不同硬件設備上高效運行，我們使用了TensorRT庫進行推理優化。TensorRT能夠優化計算圖、減少計算資源消耗，并通過支持混合精度運算（FP16或INT8）加速推理過程，這對于實時性要求高的交通監控和自動駕駛場景至關重要。

二.🦁 相關技術與理論基礎

YOLOv10
TensorRT庫
OpenCV庫
Python語言

2.1 各版本yolo對比

YOLOv10 是YOLO系列中較新的版本，相比之前的版本，在精度、速度和計算效率上都有顯著提升。與 YOLOv4 相比，YOLOv10 在網絡架構上做了深度優化，采用了更高效的卷積模塊和增強的特征提取方法，使得它能夠在更復雜的場景中取得更好的效果。YOLOv4 通過引入新的技術如CSPDarknet53網絡架構和Mish激活函數，顯著提高了精度，但在實時性和計算效率上仍有一定限制。而 YOLOv5 進一步優化了 YOLOv4 的結構，采用了更加輕量化的設計，適應了更廣泛的部署需求，特別是在資源受限的設備上，它的訓練和推理速度更快，適合需要高效部署的應用。YOLOv6 在此基礎上進一步改進了輕量化和推理速度，尤其適用于邊緣設備，但犧牲了一些精度。YOLOv7 引入了 EIoU 損失函數等新技術，提升了小目標檢測的準確性，但在速度方面較YOLOv5和YOLOv6略有下降。YOLOv10 則在保留高精度的同時，優化了計算效率，尤其是在復雜場景中的表現更加突出，其改進的特征提取模塊和多尺度預測機制，使得它在精度上更勝一籌，并且適應了更廣泛的硬件平臺。與 YOLOv5 相比，YOLOv10 雖然結構上更加復雜，但其在性能和適用性方面更具優勢，特別是在自動駕駛和智能交通等實時性要求高的應用場景中，能夠提供更為優異的表現。相較于其他版本，YOLOv10 結合了精度、速度和計算效率的優化，確保了模型在多種設備上能夠高效運行。其性能對比圖如圖所示。
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2.2 YOLOv10網絡結構

YOLOv10 的網絡結構在前幾代的基礎上做出了顯著的改進，主要通過增強的卷積模塊、改進的特征融合方式和更高效的計算架構來提升目標檢測性能。YOLOv10 采用了一種改進的主干網絡（backbone），在此基礎上，通過 PANet（路徑聚合網絡）和 Transformer 等模塊增強了特征的多尺度提取能力，從而使得模型在處理不同尺寸的目標時能夠獲得更好的效果。網絡的特征融合部分（neck）則通過引入跨層連接和特征金字塔網絡（FPN），有效提升了不同層次信息的融合，增強了對小目標和復雜場景的適應能力。此外，YOLOv10 的頭部結構（head）采用了多尺度預測機制，使得模型能夠在多個尺度上同時進行目標檢測，提升了檢測精度和對小物體的識別能力。與前代的錨框機制不同，YOLOv10 引入了部分無錨框機制，動態地計算目標的邊界框，這增強了模型的泛化能力，尤其在復雜背景下表現更為出色。損失函數方面，YOLOv10 優化了目標定位、分類和置信度評估的損失計算，尤其通過 EIoU 損失函數來進一步提高邊界框的預測精度。YOLOv10 的整體架構在保證高精度的同時，也進行了多方面的高效性優化，使得其在不同硬件平臺上都能高效運行。通過這些改進，YOLOv10 在多個方面取得了平衡，不僅提升了檢測精度，還在實時性、計算效率和復雜場景下的表現上有所突破。網絡結構圖如圖所示。
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三.🦁 結果分析

3.1 訓練損失與驗證損失分析

從訓練損失（train/box_loss、train/cls_loss、train/dfl_loss)和驗證損失（val/box_loss、val/cls_loss、val/dfl_loss）的變化趨勢來看，損失函數在訓練過程中整體呈現明顯的下降趨勢，并趨于穩定，表明模型的收斂效果較好：
box_loss 和 cls_loss 均在前20個epoch內大幅下降，后續逐漸平穩，說明目標框回歸和分類任務的訓練效果良好。
dfl_loss （分布聚合損失）同樣快速下降，表明模型對目標邊界的預測能力不斷提升。
相比訓練損失，驗證損失的波動相對較大，尤其在前10個epoch內表現出明顯的波動。這可能是由于訓練數據和驗證數據的分布差異，或者訓練數據存在一定程度的噪聲。整體來看，訓練和驗證的損失均逐步收斂，沒有出現嚴重的過擬合或欠擬合現象，模型的訓練穩定性較好。訓練損失與驗證損失如圖所示。
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3.2 精確率（Precision）、召回率（Recall）和平均精度（mAP）分析

Precision 和 Recall 指標在訓練過程中整體上升，且波動逐漸減小。訓練末期，Precision接近0.75，Recall接近0.7，表明模型在檢測目標時具備較高的精確性和召回能力。
mAP50 和 mAP50-95 均呈現穩定的上升趨勢，最終分別穩定在約0.75和0.4，說明模型在嚴格的IoU閾值下依然能夠保持較高的檢測精度，這驗證了YOLOv10對目標檢測任務的優越表現。
從評估指標的波動來看，早期epoch內Precision和Recall波動較大，這可能是由于模型尚未穩定或樣本標簽存在噪聲干擾。但在20個epoch后，各項指標逐漸平穩，表明模型逐步學習到數據的特征并具備良好的泛化能力。精確率、召回率和平均精度變化圖如圖所示。
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四.🦁 實現界面

4.1 用戶界面實現

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4.2 檢測能力實現

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4.3 視頻處理檢測

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4.4 圖片處理檢測

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五.🦁 寫在最后

設計并實現了一個基于YOLOv10算法的交通信號燈檢測與識別系統。該系統能夠在復雜的交通環境中精確地定位交通信號燈，并準確判斷其狀態，包括紅燈、綠燈、黃燈和熄滅狀態。通過對YOLOv10模型的訓練和優化，系統具備了多尺度檢測能力，能夠適應不同尺寸和距離的信號燈。同時，系統的魯棒性使其能夠在各種光照條件和遮擋情況下保持較高的識別精度。
在用戶交互方面，系統設計了簡潔直觀的界面，支持圖像和視頻輸入，用戶可以方便地查看檢測結果和統計信息。通過優化的視頻和圖像處理功能，系統能夠提供實時反饋，并支持參數調整，以滿足不同用戶需求。

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