基于YOLOv8的路口交通信号灯通行规则识别系统

资源摘要信息: "本项目资源围绕着使用 Python 编程语言，结合 YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测模型，创建了一个路口交通信号灯通行规则识别系统。系统的主要目的是识别并解析交通信号灯所代表的通行规则，以便自动化地理解路口的交通流向指示。整个项目分为四个主要步骤：目标检测、过滤筛选、信号分类和规则解析。该系统适用于交通物流领域，能够通过软件/插件的方式集成到不同的应用中，提高交通管理的智能化水平。" 知识点详细说明: 1. YOLOv8 目标检测模型： YOLOv8 是一种实时目标检测算法，它是 YOLO 系列的最新版本。YOLOv8 在速度和准确性方面都进行了优化，能够快速准确地从输入图像中检测并定位交通信号灯的位置。在计算机视觉领域，YOLOv8 能够在保证较高检测率的同时，维持较低的延迟，非常适合实时交通监控场景。 2. 目标检测步骤： 在此项目中，YOLOv8 用于识别图像中的交通信号灯。该算法会输出信号灯的位置（通过边界框）和颜色信息，为后续的信号灯过滤筛选步骤提供基础数据。 3. 改进的层次聚类算法： 层次聚类算法用于对检测到的交通信号灯进行分组。通过加权的欧氏距离和尺寸差值作为相似度度量，算法能将相似的信号灯分为一组。相似度阈值作为停止条件确保聚类过程不会过度合并不相关的目标。 4. 信号分类： 在聚类的基础上，对每个信号灯组内的信号灯使用 YOLOv8 图像分类模型进行分类。分类结果包括直行、左转、右转和全部四类。这一过程有助于更精确地理解每组信号灯的具体指示。 5. 规则解析： 本项目提供了两种信号灯通行规则的解析策略。保守策略将黄灯视为红灯，而激进策略将黄灯视为绿灯。这两种策略的解析结果在大部分情况下相同，但对于信号不明确的情况，需要根据策略选择决定是否允许通行。通常情况下，右转默认视为允许通行。 6. Python 编程语言： Python 是一种广泛用于科学计算、数据处理、自动化和人工智能领域的高级编程语言。在这个项目中，Python 被用来编写整个信号灯识别系统的代码，其强大的库支持和简洁的语法使得项目开发更加高效。 7. 交通物流： 该项目所涉及的交通信号灯识别技术对于交通物流行业具有重要意义。准确快速地识别信号灯可以帮助自动驾驶车辆、智能交通管理系统等减少对人工监控的依赖，提高交通安全性和效率。 8. 软件/插件应用： 项目资源包括一个完整的软件/插件应用，该应用可以被集成到现有的交通管理系统中，作为一个模块或功能组件。通过这种方式，相关系统能够自动解读交通信号灯的状态，为智能决策提供支持。 9. 算法与软件工程实践： 整个项目遵循了软件工程的最佳实践，包括需求分析、系统设计、算法实现、代码编写、测试和部署等。这些实践保证了系统的可靠性和易用性，同时也便于未来在现实世界环境中的维护和升级。 项目文件名称“PassingRules-main”表明这是项目的主要代码库，其中包含了用于实现上述功能的所有源代码和使用说明。开发人员可以通过这个主项目文件来访问和运行整个交通信号灯识别系统。