基于yolov8的车辆行人检测系统

### 构建基于YOLOv8的车辆和行人检测系统 #### 数据集准备 为了训练模型，需要收集并标注大量包含车辆和行人的图像数据。这些图片应当覆盖不同的场景条件，比如白天黑夜、晴天雨天等环境变化情况下的拍摄素材。对于每一个实例都需要精确地标记边界框以及类别标签（即“car”代表汽车，“person”表示人物）。可以利用开源的数据集如COCO或者自己创建特定应用场景所需的小规模定制化样本库[^1]。 #### 模型配置与预处理 安装 Ultralytics 提供的官方 PyTorch 版本 YOLOv8 库之后，在开始之前要先定义好网络架构参数文件yolov8.yaml, 这里面包含了骨干网的选择(例如CSPDarknet), 颈部结构(FPN/PAN) 和头部组件(YoloHead). 同时还需要编写相应的data_config.yaml 来指定输入尺寸大小、路径到训练/验证集列表文本(.txt)，还有类别的数量等等设置项. ```yaml # yolov8.yaml example snippet nc: 2 # number of classes (e.g., car and person) depth_multiple: 0.33 width_multiple: 0.50 backbone: - [focus, [64, 3]] ... ``` #### 训练过程 通过调用`ultralytics/yolov8`中的train函数来进行模型的学习优化工作。此阶段会读取前面提到过的两个配置文档，并按照设定好的超参组合自动完成整个流程直至收敛结束。期间可以通过tensorboard可视化工具监控损失曲线的变化趋势以便及时调整策略达到更好的泛化性能表现. ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/configs/yolov8.yaml') results = model.train(data='path/to/data_configs/data.yaml', epochs=100, imgsz=640) ``` #### 推理部署 当得到满意的权重后就可以将其用于实际环境中做预测任务了。加载保存下来的checkpoint并通过inference接口传入待测对象即可获取其位置信息及置信度得分。最后一步则是开发图形用户界面GUI来直观呈现识别出来的目标及其轨迹历史记录给最终使用者查看分析. ```python import torch from PIL import Image device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model.load_state_dict(torch.load('best.pt')['state_dict']) img = Image.open("test_image.jpg").convert('RGB').resize((640, 640)) detections = model(img)[0].xywh.cpu().numpy() for det in detections: print(f'Detected {det[-1]} at position ({int(det[0])}, {int(det[1])}) with confidence score {det[4]:.2f}') ```