1、项目介绍
技术栈：
python语言、YoloV5深度学习算法、pyqt图形模块、训练集测试集、目标检测
YOLO交通信号标志识别系统 深度学习 OpenCV 目标检测识别 大数据 毕业设计✅

本项目是面向智慧交通与计算机毕业设计需求开发的 YOLO 交通信号标志识别系统，以 Python 为开发语言，核心集成 YOLOv5 深度学习目标检测算法、PyQt 图形交互模块、OpenCV 图像处理技术，搭配专属训练集与测试集优化模型性能，构建具备交通信号标志精准识别、可视化交互、实时检测的一体化系统，可广泛应用于智能驾驶辅助、交通监控管控、道路安全预警等场景，解决传统交通信号识别依赖人工、效率低、易误判的问题，兼具技术先进性与实际应用价值，完全符合毕业设计的技术深度与功能完整性要求。​
技术架构上，项目形成 “数据支撑 - 模型检测 - 界面交互 - 图像处理” 的完整体系：YOLOv5 算法作为核心检测模型，凭借其高效的实时目标检测能力，能快速定位图像或视频中的交通信号标志（如限速、禁止、指示类标志），通过专属训练集（用于模型参数迭代优化）与测试集（验证识别准确率）的反复打磨，确保对不同光照、天气、遮挡场景下的标志识别精度；OpenCV 负责图像预处理（如降噪、增强、尺寸适配）与视频流解析，为 YOLOv5 模型提供高质量输入数据，提升检测稳定性；PyQt 搭建直观交互界面，实现模型调用、图像 / 视频导入、检测结果展示等功能，降低用户操作门槛；整体技术栈围绕 “目标检测” 核心，保障从数据处理到结果输出的全流程高效运转。​
核心功能聚焦 “多源检测 - 精准识别 - 可视化展示” 全场景：支持图像导入检测，用户通过 PyQt 界面点击 “选择文件”，导入交通场景图片后触发 YOLOv5 模型推理，系统自动标注信号标志位置（ bounding box ）、类别（如 “限速 60”“禁止通行”）及置信度，结果实时显示在界面；支持视频 / 摄像头实时检测，OpenCV 读取视频流或摄像头画面，逐帧传递给 YOLOv5 模型，实现动态场景下的信号标志实时识别，适用于道路监控、车载辅助等动态场景；同时，系统可记录检测数据，通过测试集持续验证模型性能，便于毕业设计中的效果分析与优化展示。​
系统界面设计清晰，功能分区明确（文件导入区、检测控制区、结果展示区），即使非技术用户也能快速上手。YOLOv5 模型推理速度快，检测准确率高，搭配 OpenCV 的图像处理优化，能适应复杂交通环境。项目融合深度学习目标检测、GUI 开发、图像处理技术，既展现了扎实的技术整合能力，又为智慧交通场景提供实用解决方案，是兼顾学术研究与实际应用的优质计算机毕业设计。

2、项目界面
（1）上传图片检测—限速70

（2）上传图片检测—限速40

（3）上传图片检测—行人

（4）上传图片检测—泊车

（5）摄像头实时检测—行人

（6）注册登录

（7）界面设计

3、项目说明

3、项目说明
训练数据集包含6522张图片，验证集包含632张图片，测试集296张图片，共计7450张图片

本系统基于YOLOv5，采用登录注册进行用户管理，对于图片、视频和摄像头捕获的实时画面，可检测交通信号标志图像，系统支持结果记录、展示和保存，每次检测的结果记录在表格中。对此这里给出博主设计的界面，功能也可以满足图片、视频和摄像头的识别检测。

数据识别的分类：

‘40 Limit’: “限速40”, ‘50 Limit’: “限速50”, ‘60 Limit’: “限速60”, ‘70 Limit’: “限速70” ‘80 Limit’: “限速80”, ‘Give way’: “注意让行”, ‘No Entry’: “禁止驶入”, ‘Parking’: “泊车”, ‘Pedestrian’: “行人”, ‘Roundabout’: “环形交叉”, ‘stop’: “停车”}

4、核心代码

5、源码获取方式

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