基于 YOLOv8 与 TT100K 数据集的交通标志识别系统（Python+PyTorch）—— 毕业设计（含源码 + 文档）✅
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1、项目介绍
技术栈：
Python语言、pytorch深度学习、YOLOv8技术、TT100K数据集、PySide6界面
在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。YOLOv8是前沿的目标检测技术，它基于先前 YOLO 版本在目标检测任务上的成功，进一步提升性能和灵活性。
使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，完成一个多目标检测实战项目。可实时检测图像、视频、摄像头中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面 。
TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）是一个专门用于交通标志检测的大规模数据集。该数据集由清华大学与腾讯公司联合开发。TT100K数据集包含了超过10万张图片。图片中包含了不同类型的交通标志，总计约有200,000个标签。
2、项目说明
技术栈：
Python语言、pytorch深度学习、YOLOv8技术、TT100K数据集、PySide6界面
本项目是面向毕业设计需求开发的交通标志识别专项解决方案，以 Python 为开发语言，基于 PyTorch 深度学习框架构建，核心采用 YOLOv8 目标检测模型，结合 TT100K 交通标志专用数据集，实现对各类交通标志的精准检测与识别，同时配套完整源码与设计文档，满足毕业设计的技术展示、功能验证与成果交付需求，可应用于智能驾驶、交通监控、自动驾驶辅助等场景的交通标志感知任务。
在技术架构层面，项目以 PyTorch 为底层支撑，充分利用其灵活的模型构建能力与高效的推理性能，为交通标志识别提供稳定的技术基础。核心检测模块选用 YOLOv8 模型 —— 作为 YOLO 系列的最新版本，其在目标检测精度与速度上均有显著提升，能有效解决交通场景中标志尺寸差异大、遮挡多、背景复杂等问题，精准定位并识别图像中的限速、禁止、指示等各类交通标志。数据集方面，采用国内主流的 TT100K 交通标志数据集，该数据集涵盖真实道路场景下的 1000 余种交通标志样本，样本数量充足、场景覆盖全面，可充分保障模型训练的有效性与泛化能力。
功能设计聚焦 “数据处理 - 模型训练 - 检测识别 - 结果展示” 的毕设完整流程：支持 TT100K 数据集的自动加载与预处理（如图像增强、标签格式转换），方便用户复现模型训练过程；提供模型训练可视化功能，可实时查看损失值、准确率等指标变化，辅助分析模型性能；检测阶段支持本地交通图像导入与摄像头实时采集两种图像来源，能自动输出标志类别、置信度及 bounding box 标注结果，直观展示识别效果。此外，项目严格按照毕业设计规范，配套详细设计文档（含需求分析、系统设计、实现过程、测试报告等）与完整可运行源码，代码注释清晰、结构模块化，便于答辩展示与功能拓展。
界面设计采用简洁实用的交互逻辑，通过可视化面板呈现数据集信息、模型训练进度与检测结果，操作流程符合毕业设计演示需求。整体而言，该项目不仅实现了交通标志识别的核心功能，更兼顾毕业设计的完整性与可展示性，为毕业生提供技术扎实、文档规范、成果可落地的毕设方案，同时为交通场景下的目标检测技术应用提供了实践参考。
摘要
在科技飞速发展的今天，随着车辆的愈发增多，所造成交通拥堵、交通事故等问题也已然屡见不鲜。在当今环境下，一个可以准确且实时对道路交通标志进行检测识别的交通标志识别系统的研发可以有效缓解当今的交通问题。交通标志识别系统可以很好的辅助驾驶人员对与道路交通信息以及前方交通标志的含义进行及时的把控从而可以及时的做出相应的驾驶决策。通过对交通标志识别技术的深入研究分析，本文使用YOLOv8训练TT100K中国交通标志数据集，在PyTorch和pycharm环境下进行实验，完成交通标志检测识别系统。本系统可实时检测图像、视频、摄像头中的交通标志，并提供PySide6开发的可视化演示界面 。交通标志检测识别系统的意义可以提高交通安全和减少交通事故发生的可能性、提高交通安全、减少交通事故、预防交通违法行为，提供驾驶辅助功能，并为交通管理提供数据支持。
关键词：交通标志；YOLOv8模型；深度学习；TT100K
3、项目展示
（1）交通标志检测识别—限速50
（2）交通标志检测识别—多个目标识别
（3）交通标志检测识别—多个目标检测识别
（4）交通标志检测识别—多个目标检测识别
（4）交通标志检测识别—摄像头检测识别
（5）交通标志检测识别—摄像头检测识别
（6）交通标志检测识别—视频实时检测识别
（7）交通标志检测识别—视频实时检测识别
4、核心代码
from ultralytics import YOLO
from PySide6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QFileDialog, QMenu
from PySide6.QtGui import QImage, QPixmap, QColor
from PySide6.QtCore import QTimer, QThread, Signal, QObject, QPoint, Qt
from UIFunctions import *
from ui.home import Ui_MainWindow
#from utils.capnums import Camera
from utils.rtsp_win import Window
from collections import deque
import numpy as np
import time
import json
import sys
import cv2
import os
IMG_FORMATS = ('bmp', 'dng', 'jpeg', 'jpg', 'mpo', 'png', 'tif', 'tiff', 'webp', 'pfm') # image suffixes
VID_FORMATS = ('asf', 'avi', 'gif', 'm4v', 'mkv', 'mov', 'mp4', 'mpeg', 'mpg', 'ts', 'wmv', 'webm') # video suffixes
def is_video_file(path):
suffix = path.split('.')[-1].lower()
if suffix in IMG_FORMATS:
return False
elif suffix in VID_FORMATS:
return True
else:
print(f"Suffix '{suffix}' is invalid!")
raise ValueError("Invalid file suffix")
def run_camera(self, frame):
print("running camera detection ......")
# set model
self.loadmodel()
self.yolo2main_status_msg.emit('Detecting...')
print('conf threshold = ', self.YoloConfig['conf'])
print('iou threshold = ', self.YoloConfig['iou'])
print('save = ', self.YoloConfig['save_res'])
print('save_txt = ', self.YoloConfig['save_txt'])
res = self.model.predict(frame, save=self.YoloConfig['save_res'],
save_txt=self.YoloConfig['save_txt'], imgsz=640, conf=self.YoloConfig['conf'],
iou=self.YoloConfig['iou'], device=0)
preprocess_speed = res[0].speed['preprocess']
inference_speed = res[0].speed['inference']
postprocess_speed = res[0].speed['postprocess']
total_infer_speed = preprocess_speed + inference_speed + postprocess_speed
fps = 1000 / total_infer_speed
#print("FPS:", fps)
# 每读取一帧增加计数器
self.fps_counter += 1
# 如果达到 10 帧，则计算 FPS
if self.fps_counter == 10:
elapsed_time = self.fps_frames[-1] - self.fps_frames[0] # 计算最近 10 帧的时间差
average_fps = 10 / elapsed_time
self.fps = int(average_fps)
print("Average FPS:", self.fps)
self.fps_counter = 0 # 重置计数器
self.fps_frames.clear() # 清空时间队列
# 记录当前时间
self.fps_frames.append(time.time())
detected_boxes = res[0].boxes
# print(res[0])
# Cycle monitoring model file changes
def ModelBoxRefre(self):
pt_list = os.listdir('./models')
pt_list = [file for file in pt_list if file.endswith('.pt')]
pt_list.sort(key=lambda x: os.path.getsize('./models/' + x))
# It must be sorted before comparing, otherwise the list will be refreshed all the time
if pt_list != self.pt_list:
self.pt_list = pt_list
self.model_box.clear()
self.model_box.addItems(self.pt_list)
# Get the mouse position (used to hold down the title bar and drag the window)
def mousePressEvent(self, event):
p = event.globalPosition()
globalPos = p.toPoint()
self.dragPos = globalPos
# Optimize the adjustment when dragging the bottom and right edges of the window size
def resizeEvent(self, event):
# Update Size Grips
UIFuncitons.resize_grips(self)
# Exit Exit thread, save settings
def closeEvent(self, event):
config_file = 'config/setting.json'
config = dict()
config['iou'] = self.iou_spinbox.value()
config['conf'] = self.conf_spinbox.value()
config['rate'] = self.speed_spinbox.value()
config['save_res'] = (0 if self.save_res_button.checkState()==Qt.Unchecked else 2)
config['save_txt'] = (0 if self.save_txt_button.checkState()==Qt.Unchecked else 2)
config_json = json.dumps(config, ensure_ascii=False, indent=2)
with open(config_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(config_json)
# Exit the process before closing
if self.yolo_thread.isRunning():
self.yolo_predict.stop_dtc = True
self.yolo_thread.quit()
MessageBox(
self.close_button, title='Note', text='Exiting, please wait...', time=3000, auto=True).exec()
sys.exit(0)
else:
sys.exit(0)
if __name__ == "__main__":
app = QApplication(sys.argv)
Home = MainWindow()
Home.show()
sys.exit(app.exec())
5、源码获取方式
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