yolov5 红绿灯识别
时间: 2025-02-24 07:30:20 浏览: 70
### 使用YOLOv5实现交通信号灯检测与识别
#### 数据准备
为了使用YOLOv5进行红绿灯检测,需准备好适当的数据集。数据集应包含标注好的图像,其中每幅图像中的红绿灯位置被标记出来,并附有颜色标签(如绿色、红色或黄色)。具体来说,可以采用已有的红绿灯检测数据集[^1]。
#### 创建`data.yaml`文件
配置文件对于指定训练参数至关重要。创建一个名为`data.yaml`的文件,在此文件中定义训练集、验证集以及测试集的位置,同时指明类别的数量及其对应的名称:
```yaml
train: path/to/Traffic-Light-Dataset/images/train/
val: path/to/Traffic-Light-Dataset/images/val/
test: path/to/Traffic-Light-Dataset/images/test/
nc: 3 # 类别数
names: ['green', 'red', 'yellow']
```
上述路径应当替换为实际存储图片的具体地址[^3]。
#### 安装环境与库
确保安装了Python及相关依赖项,包括PyTorch框架和支持CUDA加速(如果硬件支持的话),以便高效地完成模型训练过程。可以通过官方文档获取详细的安装指南。
#### 下载预训练权重并调整网络结构
从GitHub仓库克隆YOLOv5项目源码至本地计算机上;接着下载官方提供的预训练权重作为初始化起点,这有助于加快收敛速度并提升最终效果。根据需求修改部分超参设置以适应特定的任务特性。
#### 开始训练
利用命令行工具启动训练流程,通常情况下只需提供之前提到过的`.yaml`配置文件即可自动加载其余必要资源。下面给出了一条简单的调用指令示例:
```bash
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data ./path_to_data_yaml/data.yaml --weights yolov5s.pt
```
这里假设使用的输入分辨率为640×640像素大小,批次规模设为16张图片一组,总共迭代50轮次,并且基于小型版本(`yolov5s`)的预训练模型继续优化。
#### 测试评估
当训练完成后,可通过内置脚本对新采集来的样本实施推理操作,从而检验算法的有效性和准确性。此外还可以借助mAP等量化指标衡量整体表现优劣程度。
#### 实际应用案例分享
多伦多大学在其参与SAE AutoDrive Challenge Series II竞赛期间所构建的一套完整的交通灯感知解决方案也采用了类似的思路和技术栈。该方案不仅依靠单一摄像头捕捉的信息来进行判断,还融入了来自其他传感器模态的数据辅助决策逻辑,进一步增强了系统的稳定性和可靠性[^2]。
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