基于YOLOv5＆opencv的交通道路三角锥检测系统（部署教程＆源码）.zip

 # 1.研究背景与意义 随着城市化进程的加快和交通流量的不断增加，交通安全问题成为了一个日益突出的社会问题。其中，交通道路上的三角锥是一种常见的交通安全设施，用于标记道路施工、交通事故现场、道路封闭等情况。然而，由于道路规模庞大、人力资源有限，对于三角锥的监测和管理往往存在一定的困难。 传统的三角锥监测方法主要依赖于人工巡查，这种方法效率低下、成本高昂且易出错。因此，研发一种基于计算机视觉技术的交通道路三角锥检测系统具有重要的现实意义。 近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了巨大的突破。其中，YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有高效、准确的特点。而OpenCV是一个广泛应用于计算机视觉领域的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。 # 2.图片演示    # 3.视频演示 [基于YOLOv5＆opencv的交通道路三角锥检测系统（部署教程＆源码）_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1w44y1F7y5/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.系统优势 基于YOLOv5和OpenCV的交通道路三角锥检测系统可以通过分析道路监控摄像头拍摄的图像，自动识别并定位道路上的三角锥。相比传统的人工巡查方法，该系统具有以下优势： 1. 高效性：基于YOLOv5的目标检测算法可以实现实时的三角锥检测，大大提高了监测效率。 2. 准确性：YOLOv5算法在目标检测任务上具有较高的准确率，可以有效地识别道路上的三角锥。 3. 自动化：该系统可以自动地进行三角锥的检测和定位，减少了人工巡查的工作量。 4. 成本效益：相比人工巡查，基于计算机视觉技术的三角锥检测系统可以大大降低成本，提高资源利用效率。 5. 实时性：该系统可以实时监测道路上的三角锥，及时发现异常情况并采取相应的措施，提高了交通安全性。 因此，基于YOLOv5和OpenCV的交通道路三角锥检测系统具有重要的研究意义和实际应用价值。通过该系统的研发和应用，可以提高交通安全管理的效率和水平，减少交通事故的发生，保障交通参与者的生命财产安全。同时，该系统的研究也为基于计算机视觉技术的交通安全监测系统的发展提供了有益的借鉴和参考。 # 5.交通锥定位流程图  首先需要对交通锥的特征进行分析:交通锥可提取出哪些特征以及这些特征在不同光照条件下的区别，然后对提取出的特征进行处理。交通锥呈锥形，红白黑三种颜色相间，其中最明显的就是两个相对位置固定的红色区域，此红色区域特征容易分辨，直视图是上下两个梯形。紧挨着两个梯形红色区域的是两个梯形白色区域。经过分析本文决定对交通锥最明显的两块红色区域和两块白色区域进行提取来判断交通锥存在与否[30]，可以依据交通锥的红色区域和白色区域的特点和位置关系来判断视野中是否存在交通锥。 设第一红色区域为A，第二红色区域为B，第一白色区域为C，第二白色区域为D，则交通锥的示意图可以表示为下图所示。  # 6.YOLOv5算法改进 参考该博客的改进方案，Ghost 瓶颈结构使用 Ghost 模块，并引入类似 MobileNet v2 的瓶颈结构构建了全新的基础模块。Ghost 瓶颈结构采用小维度、大维度、小维度的形式，能让信息在不同维度之间转换时避免压缩带来的信息损失。 Ghost 瓶颈结构中的第一个Ghost 模块用于升维，第二个Ghost 模块用于降维，使其能够和经过捷径连接的通道数相一致，如下图（a）。当 Stride=2 时，在 Ghost模块升维后添加深度卷积，而且在捷径连接中加入深度卷积和点卷积，如下图（b）所示。  该博客的作者发现在传统的深度学习网络中存在着大量冗余，但是对模型的精度至关重要的特征图。这些特征图是由卷积操作得到，又输入到下一个卷积层进行运算，这个过程包含大量的网络参数，消耗了大量的计算资源。 作者考虑到这些feature map层中的冗余信息可能是一个成功模型的重要组成部分，正是因为这些冗余信息才能保证输入数据的全面理解，所以作者在设计轻量化模型的时候并没有试图去除这些冗余feature map，而是尝试使用更低成本的计算量来获取这些冗余feature map。  Ghost卷积部分将传统卷积操作分为两部分： 第一步，使用少量卷积核进行卷积操作（比如正常用64个，这里就用32个，从而减少一半计算量） 第二步，使用3×3或5×5的卷积核进行逐通道卷积操作（Cheap operations） 最终将第一部分作为一份恒等映射（Identity），与第二步的结果进行Concat操作 ## 7.核心代码讲解 #### 7.1 code\Interface.py ```python class YOLOv5Detector: def __init__(self, weights, data, device='', half=False, dnn=False): self.weights = weights self.data = data self.device = device self.half = half self.dnn = dnn self.model = None self.stride = None self.names = None self.pt = None self.jit = None self.onnx = None self.engine = None def load_model(self): # Load model device = select_device(self.device) self.model = DetectMultiBackend(self.weights, device=device, dnn=self.dnn, data=self.data) self.stride, self.names, self.pt, self.jit, self.onnx, self.engine = ( self.model.stride, self.model.names, self.model.pt, self.model.jit, self.model.onnx, self.model.engine ) # Half half = self.half and (self.pt or self.jit or self.onnx or self.engine) and device.type != 'cpu' if self.pt or self.jit: self.model.model.half() if half else self.model.model.float() def run(self, img, imgsz=(640, 640), conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False): cal_detect = [] device = select_device(self.device) names = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names # get class names # Set Dataloader im = letterbox(img, imgsz, self.stride, self.pt)[0] # Convert im = im.transpose((2, 0, 1))[::-1] # HWC to CHW, BGR to RGB im = np.ascontiguousarray(im) im = torch.from_numpy(im).to(device) im = im.half() if self.half else im.float() # uint8 to fp16/32 im /= 255 # 0 - 255 to 0.0 - 1.0 if len(im.shape) == 3: im = im[None] # expand for batch dim pred = self.model(im, augment=augment) pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det) # Process detections for i, det in enumerate(pred): # detections per image if len(det): # Rescale boxes from img_size to im0 size det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], img.shape).round()