基于YOLOv10算法的交通信号灯检测与识别

一.🦁 写在前面
- 1.1 实现模块划分
- 1.2 优化与实时性支持
二.🦁 相关技术与理论基础
- 2.1 各版本yolo对比
- 2.2 YOLOv10网络结构
三.🦁 结果分析
- 3.1 训练损失与验证损失分析
- 3.2 精确率（Precision）、召回率（Recall）和平均精度（mAP）分析
四.🦁 实现界面
- 4.1 用户界面实现
- 4.2 检测能力实现
- 4.3 视频处理检测
- 4.4 图片处理检测
五.🦁 写在最后

随着城市化进程的加速，交通问题日益严峻，特别是在智能交通和自动驾驶领域，对交通信号灯的自动检测和精准识别需求越来越强烈。在本博客中，我将分享一项基于YOLOv10算法的交通信号灯检测与识别系统的设计与实现。

一.🦁 写在前面

近年来，随着交通压力的增大，传统的交通信号灯识别方法逐渐暴露出许多问题。例如，依赖人工观察和固定传感器的传统方法在复杂环境中无法准确识别，尤其受到天气、光照和遮挡等因素的影响。而随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，目标检测算法，尤其是 YOLO(You Only Look Once)系列，成为了解决交通信号灯检测问题的理想选择。

本研究基于YOLOv10算法，设计并实现了一个交通信号灯检测与识别系统，旨在提升交通管理的智能化水平，同时为自动驾驶提供支持。

1.1 实现模块划分

本系统的核心目标是通过YOLOv10算法实现对交通信号灯的精准定位和状态识别。系统分为以下几个模块：

数据采集模块：支持静态图像、视频流和实时摄像头输入，适应多种数据源。
数据预处理模块：包括图像去噪、尺寸调整等处理，确保输入数据适应目标检测任务。
目标检测与状态识别模块：利用YOLOv10进行交通信号灯的定位和分类，并判断信号灯的状态。
结果反馈与存储模块：通过用户界面实时展示检测结果，并支持数据存储和管理。

1.2 优化与实时性支持

为了确保系统能够在不同硬件设备上高效运行，我们使用了TensorRT库进行推理优化。TensorRT能够优化计算图、减少计算资源消耗，并通过支持混合精度运算（FP16或INT8）加速推理过程，这对于实时性要求高的交通监控和自动驾驶场景至关重要。

二.🦁 相关技术与理论基础

YOLOv10
TensorRT库
OpenCV库
Python语言

2.1 各版本yolo对比

YOLOv10 是YOLO系列中较新的版本，相比之前的版本，在精度、速度和计算效率上都有显著提升。与 YOLOv4 相比，YOLOv10 在网络架构上做了深度优化，采用了更高效的卷积模块和增强的特征提取方法，使得它能够在更复杂的场景中取得更好的效果。YOLOv4 通过引入新的技术如CSPDarknet53网络架构和Mish激活函数，显著提高了精度，但在实时性和计算效率上仍有一定限制。而 YOLOv5 进一步优化了 YOLOv4 的结构，采用了更加轻量化的设计，适应了更广泛的部署需求，特别是在资源受限的设备上，它的训练和推理速度更快，适合需要高效部署的应用。YOLOv6 在此基础上进一步改进了轻量化和推理速度，尤其适用于边缘设备，但牺牲了一些精度。YOLOv7 引入了 EIoU 损失函数等新技术，提升了小目标检测的准确性，但在速度方面较YOLOv5和YOLOv6略有下降。YOLOv10 则在保留高精度的同时，优化了计算效率，尤其是在复杂场景中的表现更加突出，其改进的特征提取模块和多尺度预测机制，使得它在精度上更胜一筹，并且适应了更广泛的硬件平台。与 YOLOv5 相比，YOLOv10 虽然结构上更加复杂，但其在性能和适用性方面更具优势，特别是在自动驾驶和智能交通等实时性要求高的应用场景中，能够提供更为优异的表现。相较于其他版本，YOLOv10 结合了精度、速度和计算效率的优化，确保了模型在多种设备上能够高效运行。其性能对比图如图所示。
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2.2 YOLOv10网络结构

YOLOv10 的网络结构在前几代的基础上做出了显著的改进，主要通过增强的卷积模块、改进的特征融合方式和更高效的计算架构来提升目标检测性能。YOLOv10 采用了一种改进的主干网络（backbone），在此基础上，通过 PANet（路径聚合网络）和 Transformer 等模块增强了特征的多尺度提取能力，从而使得模型在处理不同尺寸的目标时能够获得更好的效果。网络的特征融合部分（neck）则通过引入跨层连接和特征金字塔网络（FPN），有效提升了不同层次信息的融合，增强了对小目标和复杂场景的适应能力。此外，YOLOv10 的头部结构（head）采用了多尺度预测机制，使得模型能够在多个尺度上同时进行目标检测，提升了检测精度和对小物体的识别能力。与前代的锚框机制不同，YOLOv10 引入了部分无锚框机制，动态地计算目标的边界框，这增强了模型的泛化能力，尤其在复杂背景下表现更为出色。损失函数方面，YOLOv10 优化了目标定位、分类和置信度评估的损失计算，尤其通过 EIoU 损失函数来进一步提高边界框的预测精度。YOLOv10 的整体架构在保证高精度的同时，也进行了多方面的高效性优化，使得其在不同硬件平台上都能高效运行。通过这些改进，YOLOv10 在多个方面取得了平衡，不仅提升了检测精度，还在实时性、计算效率和复杂场景下的表现上有所突破。网络结构图如图所示。
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三.🦁 结果分析

3.1 训练损失与验证损失分析

从训练损失（train/box_loss、train/cls_loss、train/dfl_loss)和验证损失（val/box_loss、val/cls_loss、val/dfl_loss）的变化趋势来看，损失函数在训练过程中整体呈现明显的下降趋势，并趋于稳定，表明模型的收敛效果较好：
box_loss 和 cls_loss 均在前20个epoch内大幅下降，后续逐渐平稳，说明目标框回归和分类任务的训练效果良好。
dfl_loss （分布聚合损失）同样快速下降，表明模型对目标边界的预测能力不断提升。
相比训练损失，验证损失的波动相对较大，尤其在前10个epoch内表现出明显的波动。这可能是由于训练数据和验证数据的分布差异，或者训练数据存在一定程度的噪声。整体来看，训练和验证的损失均逐步收敛，没有出现严重的过拟合或欠拟合现象，模型的训练稳定性较好。训练损失与验证损失如图所示。
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3.2 精确率（Precision）、召回率（Recall）和平均精度（mAP）分析

Precision 和 Recall 指标在训练过程中整体上升，且波动逐渐减小。训练末期，Precision接近0.75，Recall接近0.7，表明模型在检测目标时具备较高的精确性和召回能力。
mAP50 和 mAP50-95 均呈现稳定的上升趋势，最终分别稳定在约0.75和0.4，说明模型在严格的IoU阈值下依然能够保持较高的检测精度，这验证了YOLOv10对目标检测任务的优越表现。
从评估指标的波动来看，早期epoch内Precision和Recall波动较大，这可能是由于模型尚未稳定或样本标签存在噪声干扰。但在20个epoch后，各项指标逐渐平稳，表明模型逐步学习到数据的特征并具备良好的泛化能力。精确率、召回率和平均精度变化图如图所示。
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四.🦁 实现界面

4.1 用户界面实现

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4.2 检测能力实现

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4.3 视频处理检测

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4.4 图片处理检测

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五.🦁 写在最后

设计并实现了一个基于YOLOv10算法的交通信号灯检测与识别系统。该系统能够在复杂的交通环境中精确地定位交通信号灯，并准确判断其状态，包括红灯、绿灯、黄灯和熄灭状态。通过对YOLOv10模型的训练和优化，系统具备了多尺度检测能力，能够适应不同尺寸和距离的信号灯。同时，系统的鲁棒性使其能够在各种光照条件和遮挡情况下保持较高的识别精度。
在用户交互方面，系统设计了简洁直观的界面，支持图像和视频输入，用户可以方便地查看检测结果和统计信息。通过优化的视频和图像处理功能，系统能够提供实时反馈，并支持参数调整，以满足不同用户需求。

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