基于YOLOv8深度学习的车辆碰撞检测系统（YOLOv8+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）
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一、项目介绍
随着交通流量的日益密集，道路交通安全问题愈发凸显，车辆碰撞事故的及时发现与预警对于减少人员伤亡和财产损失具有重要意义。传统的事故检测方法多依赖人工监控或物理传感器，存在响应滞后、覆盖范围有限等问题。
本项目基于前沿的YOLOv8目标检测算法，旨在开发一套高效、精准的车辆碰撞检测系统。该系统能够对道路监控画面中的车辆碰撞事故进行实时识别，并根据碰撞严重程度区分为“中度”与“重度”两个等级。系统支持多种输入源，包括静态图片、本地视频文件以及实时摄像头流，为智能交通监控、自动驾驶决策支持及事后事故分析提供了高效的技术解决方案。实验结果表明，基于深度学习的视觉检测方法在复杂交通场景下具有良好的鲁棒性和实时性，能够有效提升交通事故监控的智能化水平。
本项目设计并实现了一款基于YOLOv8深度学习框架的车辆碰撞检测系统。YOLOv8作为目前最先进的单阶段目标检测算法之一，在保证检测精度的同时，拥有极高的推理速度，非常适合处理对实时性要求较高的视频流数据
目录
二、项目功能展示
系统功能
✅ 图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。
✅ 视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。
✅ 摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。
✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）
-
图片检测
该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。
-
视频检测
视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。
-
摄像头实时检测
该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。
核心特点：
- 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
- 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
- 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。
三、数据集介绍
数据集概述
本数据集主要来源于公开的交通事故监控录像、网络交通视频片段以及部分模拟场景截图。
2. 类别定义
数据集包含两个类别，对应碰撞的严重等级：
-
moderate (中度碰撞)：主要指车辆间的轻微刮擦、低速追尾等，车辆外观形变较小，通常不涉及车辆翻滚或碎片大量散落。
-
severe (重度碰撞)：指高速碰撞、车辆翻滚、多车连环相撞或导致车辆严重形变的事故，画面中通常伴随大量碎片、烟雾或车辆姿态异常。
3. 数据规模
为了确保模型的泛化能力和鲁棒性，我们对数据集进行了严格的分割：
-
训练集 (Train)：共 9,758 张图片。
-
验证集 (Validation)：共 1,347 张图片。
-
测试集 (Test)：共 675 张图片。
数据集配置文件
数据集采用YOLO格式的配置文件，主要包含以下内容：
train: ../train/images
val: ../valid/images
test: ../test/images
nc: 2
names: ['moderate', 'severe']
#中度碰撞、重度碰撞
四、项目环境配置
创建虚拟环境
首先新建一个Anaconda环境，每个项目用不同的环境，这样项目中所用的依赖包互不干扰。
终端输入
conda create -n yolov8 python==3.9
激活虚拟环境
conda activate yolov8
安装cpu版本pytorch
pip install torch torchvision torchaudio
pycharm中配置anaconda
安装所需要库
pip install -r requirements.txt
五、模型训练
训练代码
from ultralytics import YOLO
model_path = 'yolov8s.pt'
data_path = 'datasets/data.yaml'
if __name__ == '__main__':
model = YOLO(model_path)
results = model.train(data=data_path,
epochs=500,
batch=64,
device='0',
workers=0,
project='runs/detect',
name='exp',
)根据实际情况更换模型 yolov8n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov8s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov8m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov8b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov8l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。
--batch 64：每批次64张图像。--epochs 500：训练500轮。--datasets/data.yaml：数据集配置文件。--weights yolov8s.pt：初始化模型权重，yolov8s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。
训练结果
六、核心代码
from PyQt5 import QtCore, QtGui, QtWidgets
from PyQt5.QtCore import Qt, QTimer
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap, QIcon
from PyQt5.QtWidgets import (QFileDialog, QMessageBox, QTableWidgetItem,
QStyledItemDelegate, QHeaderView)
import cv2
import numpy as np
from ultralytics import YOLO
import os
import datetime
import sys
class CenteredDelegate(QStyledItemDelegate):
def initStyleOption(self, option, index):
super().initStyleOption(option, index)
option.displayAlignment = Qt.AlignCenter
class Ui_MainWindow(object):
def setupUi(self, MainWindow):
MainWindow.setObjectName("MainWindow")
MainWindow.resize(1400, 900)
MainWindow.setWindowTitle("YOLOv8 目标检测系统")
# 设置窗口图标
if hasattr(sys, '_MEIPASS'):
icon_path = os.path.join(sys._MEIPASS, 'icon.ico')
else:
icon_path = 'icon.ico'
if os.path.exists(icon_path):
MainWindow.setWindowIcon(QIcon(icon_path))
self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(MainWindow)
self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
# 主布局
self.main_layout = QtWidgets.QHBoxLayout(self.centralwidget)
self.main_layout.setContentsMargins(10, 10, 10, 10)
self.main_layout.setSpacing(15)
# 左侧布局 (图像显示)
self.left_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.left_layout.setSpacing(15)
# 原始图像组
self.original_group = QtWidgets.QGroupBox("原始图像")
self.original_group.setMinimumHeight(400)
self.original_img_label = QtWidgets.QLabel()
self.original_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
self.original_img_label.setText("等待加载图像...")
self.original_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;")
original_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
original_layout.addWidget(self.original_img_label)
self.original_group.setLayout(original_layout)
self.left_layout.addWidget(self.original_group)
# 检测结果图像组
self.result_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果")
self.result_group.setMinimumHeight(400)
self.result_img_label = QtWidgets.QLabel()
self.result_img_label.setAlignment(QtCore.Qt.AlignCenter)
self.result_img_label.setText("检测结果将显示在这里")
self.result_img_label.setStyleSheet("background-color: #F0F0F0; border: 1px solid #CCCCCC;")
result_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
result_layout.addWidget(self.result_img_label)
self.result_group.setLayout(result_layout)
self.left_layout.addWidget(self.result_group)
self.main_layout.addLayout(self.left_layout, stretch=3)
# 右侧布局 (控制面板)
self.right_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.right_layout.setSpacing(15)
# 模型选择组
self.model_group = QtWidgets.QGroupBox("模型设置")
self.model_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.model_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
# 模型选择
self.model_combo = QtWidgets.QComboBox()
self.model_combo.addItems(["best.pt"])
self.model_combo.setCurrentIndex(0)
# 加载模型按钮
self.load_model_btn = QtWidgets.QPushButton(" 加载模型")
self.load_model_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-open"))
self.load_model_btn.setStyleSheet(
"QPushButton { padding: 8px; background-color: #4CAF50; color: white; border-radius: 4px; }"
"QPushButton:hover { background-color: #45a049; }"
)
self.model_layout.addWidget(self.model_combo)
self.model_layout.addWidget(self.load_model_btn)
self.model_group.setLayout(self.model_layout)
self.right_layout.addWidget(self.model_group)
# 参数设置组
self.param_group = QtWidgets.QGroupBox("检测参数")
self.param_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.param_layout = QtWidgets.QFormLayout()
self.param_layout.setLabelAlignment(Qt.AlignLeft)
self.param_layout.setFormAlignment(Qt.AlignLeft)
self.param_layout.setVerticalSpacing(15)
# 置信度滑块
self.conf_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal)
self.conf_slider.setRange(1, 99)
self.conf_slider.setValue(25)
self.conf_value = QtWidgets.QLabel("0.25")
self.conf_value.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.conf_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;")
# IoU滑块
self.iou_slider = QtWidgets.QSlider(Qt.Horizontal)
self.iou_slider.setRange(1, 99)
self.iou_slider.setValue(45)
self.iou_value = QtWidgets.QLabel("0.45")
self.iou_value.setAlignment(Qt.AlignCenter)
self.iou_value.setStyleSheet("font-weight: bold; color: #2196F3;")
self.param_layout.addRow("置信度阈值:", self.conf_slider)
self.param_layout.addRow("当前值:", self.conf_value)
self.param_layout.addRow(QtWidgets.QLabel("")) # 空行
self.param_layout.addRow("IoU阈值:", self.iou_slider)
self.param_layout.addRow("当前值:", self.iou_value)
self.param_group.setLayout(self.param_layout)
self.right_layout.addWidget(self.param_group)
# 功能按钮组
self.func_group = QtWidgets.QGroupBox("检测功能")
self.func_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.func_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.func_layout.setSpacing(10)
# 图片检测按钮
self.image_btn = QtWidgets.QPushButton(" 图片检测")
self.image_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("image-x-generic"))
# 视频检测按钮
self.video_btn = QtWidgets.QPushButton(" 视频检测")
self.video_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("video-x-generic"))
# 摄像头检测按钮
self.camera_btn = QtWidgets.QPushButton(" 摄像头检测")
self.camera_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("camera-web"))
# 停止检测按钮
self.stop_btn = QtWidgets.QPushButton(" 停止检测")
self.stop_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("process-stop"))
self.stop_btn.setEnabled(False)
# 保存结果按钮
self.save_btn = QtWidgets.QPushButton(" 保存结果")
self.save_btn.setIcon(QIcon.fromTheme("document-save"))
self.save_btn.setEnabled(False)
# 设置按钮样式
button_style = """
QPushButton {
padding: 10px;
background-color: #2196F3;
color: white;
border: none;
border-radius: 4px;
text-align: left;
}
QPushButton:hover {
background-color: #0b7dda;
}
QPushButton:disabled {
background-color: #cccccc;
}
"""
for btn in [self.image_btn, self.video_btn, self.camera_btn,
self.stop_btn, self.save_btn]:
btn.setStyleSheet(button_style)
self.func_layout.addWidget(btn)
self.func_group.setLayout(self.func_layout)
self.right_layout.addWidget(self.func_group)
# 检测结果表格组
self.table_group = QtWidgets.QGroupBox("检测结果详情")
self.table_group.setStyleSheet("QGroupBox { font-weight: bold; }")
self.table_layout = QtWidgets.QVBoxLayout()
self.result_table = QtWidgets.QTableWidget()
self.result_table.setColumnCount(4)
self.result_table.setHorizontalHeaderLabels(["类别", "置信度", "左上坐标", "右下坐标"])
self.result_table.horizontalHeader().setSectionResizeMode(QHeaderView.Stretch)
self.result_table.verticalHeader().setVisible(False)
self.result_table.setSelectionBehavior(QtWidgets.QAbstractItemView.SelectRows)
self.result_table.setEditTriggers(QtWidgets.QAbstractItemView.NoEditTriggers)
# 设置表格样式
self.result_table.setStyleSheet("""
QTableWidget {
border: 1px solid #e0e0e0;
alternate-background-color: #f5f5f5;
}
QHeaderView::section {
background-color: #2196F3;
color: white;
padding: 5px;
border: none;
}
QTableWidget::item {
padding: 5px;
}
""")
# 设置居中代理
delegate = CenteredDelegate(self.result_table)
self.result_table.setItemDelegate(delegate)
self.table_layout.addWidget(self.result_table)
self.table_group.setLayout(self.table_layout)
self.right_layout.addWidget(self.table_group, stretch=1)
self.main_layout.addLayout(self.right_layout, stretch=1)
MainWindow.setCentralWidget(self.centralwidget)
# 状态栏
self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(MainWindow)
self.statusbar.setStyleSheet("QStatusBar { border-top: 1px solid #c0c0c0; }")
MainWindow.setStatusBar(self.statusbar)
# 初始化变量
self.model = None
self.cap = None
self.timer = QTimer()
self.is_camera_running = False
self.current_image = None
self.current_result = None
self.video_writer = None
self.output_path = "output"
# 创建输出目录
if not os.path.exists(self.output_path):
os.makedirs(self.output_path)
# 连接信号槽
self.load_model_btn.clicked.connect(self.load_model)
self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image)
self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video)
self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera)
self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection)
self.save_btn.clicked.connect(self.save_result)
self.conf_slider.valueChanged.connect(self.update_conf_value)
self.iou_slider.valueChanged.connect(self.update_iou_value)
self.timer.timeout.connect(self.update_camera_frame)
# 设置全局样式
self.set_style()
def set_style(self):
style = """
QMainWindow {
background-color: #f5f5f5;
}
QGroupBox {
border: 1px solid #e0e0e0;
border-radius: 5px;
margin-top: 10px;
padding-top: 15px;
}
QGroupBox::title {
subcontrol-origin: margin;
left: 10px;
padding: 0 3px;
}
QLabel {
color: #333333;
}
QComboBox {
padding: 5px;
border: 1px solid #cccccc;
border-radius: 3px;
}
QSlider::groove:horizontal {
height: 6px;
background: #e0e0e0;
border-radius: 3px;
}
QSlider::handle:horizontal {
width: 16px;
height: 16px;
margin: -5px 0;
background: #2196F3;
border-radius: 8px;
}
QSlider::sub-page:horizontal {
background: #2196F3;
border-radius: 3px;
}
"""
self.centralwidget.setStyleSheet(style)
def load_model(self):
model_name = self.model_combo.currentText().split(" ")[0]
try:
self.model = YOLO(model_name)
self.statusbar.showMessage(f"模型 {model_name} 加载成功", 3000)
self.image_btn.setEnabled(True)
self.video_btn.setEnabled(True)
self.camera_btn.setEnabled(True)
except Exception as e:
QMessageBox.critical(None, "错误", f"模型加载失败: {str(e)}")
def update_conf_value(self):
conf = self.conf_slider.value() / 100
self.conf_value.setText(f"{conf:.2f}")
def update_iou_value(self):
iou = self.iou_slider.value() / 100
self.iou_value.setText(f"{iou:.2f}")
def detect_image(self):
if self.model is None:
QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型")
return
file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
None, "选择图片", "",
"图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp);;所有文件 (*)"
)
if file_path:
try:
# 读取图片
img = cv2.imread(file_path)
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# 显示原始图片
self.display_image(img, self.original_img_label)
self.current_image = img.copy()
# 检测图片
conf = self.conf_slider.value() / 100
iou = self.iou_slider.value() / 100
self.statusbar.showMessage("正在检测图片...")
QtWidgets.QApplication.processEvents() # 更新UI
results = self.model.predict(img, conf=conf, iou=iou)
result_img = results[0].plot()
# 显示检测结果
self.display_image(result_img, self.result_img_label)
self.current_result = result_img.copy()
# 更新结果表格
self.update_result_table(results[0])
self.save_btn.setEnabled(True)
self.statusbar.showMessage(f"图片检测完成: {os.path.basename(file_path)}", 3000)
except Exception as e:
QMessageBox.critical(None, "错误", f"图片检测失败: {str(e)}")
self.statusbar.showMessage("图片检测失败", 3000)
def detect_video(self):
if self.model is None:
QMessageBox.warning(None, "警告", "请先加载模型")
return
file_path, _ = QFileDialog.getOpenFileName(
None, "选择视频", "",
"视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov *.mkv);;所有文件 (*)"
)
if file_path:
try:
self.cap = cv2.VideoCapture(file_path)
if not self.cap.isOpened():
raise Exception("无法打开视频文件")
# 获取视频信息
fps = self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(self.cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
# 创建视频写入器
timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
output_file = os.path.join(self.output_path, f"output_{timestamp}.mp4")
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
self.video_writer = cv2.VideoWriter(output_file, fourcc, fps, (width, height))
# 启用停止按钮，禁用其他按钮
self.stop_btn.setEnabled(True)
self.save_btn.setEnabled(True)
self.image_btn.setEnabled(False)
self.video_btn.setEnabled(False)
self.camera_btn.setEnabled(False)
# 开始处理视频
self.timer.start(30) # 30ms间隔
self.statusbar.showMessage(f"正在处理视频: {os.path.basename(file_path)}...")
except Exception as e:
QMessageBox.critical(None, "错误", f"视频检测失败: {str(e)}")
self.statusbar.showMessage("视频检测失败", 3000)
七、项目源码(视频简介内)
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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