打造智能障碍物检测系统：从零开始的深度学习项目
一、项目简介
1. 项目背景
随着自动驾驶技术的发展，障碍物检测成为保障行车安全的重要一环。通过深度学习模型，尤其是YOLO（You Only Look Once）模型，可以高效、准确地检测道路上的障碍物，从而提高自动驾驶系统的安全性和可靠性。
2. 项目目标
- 构建一个能够检测道路障碍物的系统
- 实现一个用户友好的UI界面
- 使用YOLOv8/v7/v6/v5模型进行检测
- 提供完整的训练数据集
二、环境准备
1. 硬件要求
- 一台带有GPU（建议使用NVIDIA）的计算机
2. 软件要求
- 操作系统：Windows, macOS, 或 Linux
- Python 3.8 及以上版本
- CUDA 10.2 及以上版本（如果使用GPU）
- cuDNN 7 及以上版本
3. 安装必要的软件和库
-
安装 Python
访问 Python 官方网站 下载并安装最新版本的 Python。 -
安装 pip（Python 包管理工具）
通常 Python 自带 pip。如果没有，可以通过以下命令安装：sudo apt-get install python3-pip # Ubuntu brew install python # macOS -
创建虚拟环境
python -m venv obstacle_env source obstacle_env/bin/activate # Linux/macOS obstacle_env\Scripts\activate # Windows -
安装深度学习相关库
pip install torch torchvision torchaudio # 如果使用PyTorch pip install tensorflow # 如果使用TensorFlow pip install opencv-python pip install matplotlib pip install numpy pip install Flask # 用于创建UI
三、数据集准备
1. 收集和标注数据
- 从公开数据集或自己采集道路视频截图
- 使用LabelImg或其他标注工具进行标注，生成YOLO格式的标注文件（*.txt）
2. 数据集结构
dataset/
│
├── images/
│ ├── train/
│ ├── val/
│
└── labels/├── train/├── val/
3. 数据增强（可选）
使用 albumentations 库进行数据增强：
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2
import cv2transform = A.Compose([A.HorizontalFlip(p=0.5),A.RandomBrightnessContrast(p=0.2),A.Rotate(limit=15),ToTensorV2()
])image = cv2.imread('path_to_image')
transformed = transform(image=image)
transformed_image = transformed["image"]
四、训练模型
1. 下载 YOLOv5 仓库并安装依赖
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
2. 配置训练参数
修改 data.yaml 文件以适配你的数据集：
train: ../dataset/images/train
val: ../dataset/images/valnc: 3 # 类别数量
names: ['pedestrian', 'vehicle', 'obstacle'] # 类别名称
3. 开始训练
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --cache
五、模型测试
1. 测试单张图片
from yolov5.models.common import DetectMultiBackend
from yolov5.utils.datasets import LoadImages
from yolov5.utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from yolov5.utils.plots import plot_one_box
import torchmodel = DetectMultiBackend(weights='best.pt')
stride, names, pt, jit, onnx, engine = model.stride, model.names, model.pt, model.jit, model.onnx, model.engine
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')dataset = LoadImages('path_to_image')
for path, img, im0s, vid_cap, s in dataset:img = torch.from_numpy(img).to(device)img = img.float()img /= 255.0if img.ndimension() == 3:img = img.unsqueeze(0)pred = model(img)pred = non_max_suppression(pred, 0.25, 0.45, classes=None, agnostic=False)for i, det in enumerate(pred):if len(det):det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()for *xyxy, conf, cls in reversed(det):label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=(255, 0, 0), line_thickness=2)cv2.imshow('result', im0s)
cv2.waitKey(0)
六、UI界面设计
1. 使用 Flask 创建基本界面
from flask import Flask, request, render_template
import osapp = Flask(__name__)UPLOAD_FOLDER = 'uploads'
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER@app.route('/')
def index():return render_template('index.html')@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload_file():if 'file' not in request.files:return 'No file part'file = request.files['file']if file.filename == '':return 'No selected file'if file:file_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)file.save(file_path)# 调用检测函数并返回结果result = detect_obstacles(file_path)return resultdef detect_obstacles(image_path):# 在这里调用训练好的YOLO模型进行检测passif __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
2. 创建 index.html 文件
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>障碍物检测系统</title>
</head>
<body><h1>障碍物检测系统</h1><form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data"><input type="file" name="file"><input type="submit" value="上传并检测"></form>
</body>
</html>
七、部署
1. 在本地测试 Flask 应用
python app.py
访问 http://127.0.0.1:5000 查看效果。
2. 使用 Docker 部署
创建 Dockerfile 文件：
FROM python:3.8-slimWORKDIR /appCOPY . /appRUN pip install -r requirements.txtCMD ["python", "app.py"]
构建并运行 Docker 镜像：
docker build -t obstacle-detection .
docker run -p 5000:5000 obstacle-detection
八、声明
声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.