计算机毕业设计269—基于python+深度学习+YOLOV8的交通标志识别系统(源代码+数据库+报告)

毕设所有选题https://blog.csdn.net/2303_76227485/article/details/131104075基于python深度学习YOLOV8的交通标志识别系统(源代码数据库报告)269一、系统介绍1、用户在界面中选择各种图片可以是自己在路边拍摄的图片可以选择视频可以调用摄像头进行交通标志识别检测速度快检测精度高。使用yolov8来进行模型训练二、所用技术python3.9、opencv、PyQt5、torch1.9三、环境介绍基础环境 :IDEA/pycharm, python3.9所有项目以及源代码本人均调试运行无问题 可支持远程调试运行四、页面截图1、用户## 五、部署教程使用IDEA/PyCharm导入trafficSignDetection项目FilesettingProjectPython interpreter配置虚拟环境安装软件所需的依赖库注意输入命令前命令行需先进入项目目录的路径下不然会提示找不到文件方法一【推荐】直接运行installPackages.py一键安装第三方库的脚本。命令为python installPackages.py方法二: 运行下方命令pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple按照以上两步环境配置完成后直接运行MainProgram.py文件即可打开程序。命令为python MainProgram.py六、模型训练【注意由于数据集较大为10G,所以将代码部分与数据集分开上传了。请将数据集部分下载后放置到datasets目录中】将文件【datasets/TrafficSignData/data.yaml】中train,val数据集的绝对路径改为自己项目数据集的绝对路径train: F:\educationProject\deepLearning\trafficSignDetection\TrafficSignDetection\datasets\TrafficSignData\images\trainval: F:\educationProject\deepLearning\trafficSignDetection\TrafficSignDetection\datasets\TrafficSignData\images\val然后运行train.py文件即可开始进行模型训练,训练结果会默认保存在runs/detect目录中。其中runs/train是我已经训练好的结果文件含模型与所有过程内容。训练好的模型在runs/train/weights目录下last.pt表示最后一轮结果的训练模型best.pt表示训练中最好结果的训练模型。一般我们使用best.pt就行。