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|❤️❤️❤️❤️**【基于深度学习YOLOV11的车辆类型检测系统（含python源码+PySide6界面+数据集）】**❤️❤️❤️❤️ |

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摘要：本文基于 YOLO11 的深度学习框架，构建了一个专门用于识别 “Ambulance（救护车）”、“Bus（公交车）”、“Car（汽车）” 和 “Truck（卡车）” 这四种车辆类型的检测系统。通过收集了 556张来自实际交通场景的图片，涵盖了不同天气、不同时段、不同道路状况下的上述四种车辆。之后利用这些数据对基于 YOLO11 的模型进行训练，使得模型能够准确地检测出这四种车辆。本文基于YOLO11的深度学习框架，通过556张实际场景中实际交通场景的相关图片（对图片进行裁剪拼接等一系列扩充数据集的操作），训练了可进行工车辆类型目标检测的模型，可以很好的检测车辆的类型，为了更加便于进行功能的展示，基于训练好的模型+PySide6制作了一款带UI界面的基于深度学习YOLO11的车辆类型检测系统。该系统支持图片检测、图片批量检测、视频检测以及摄像头检测进行目标检测，并保存检测结果（结果检测完会提示是否保存，以及保存导出为txt（可增加导出至Excel/Json））。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整代码关注博客底部公众号私信获得。

研究背景

随着智能交通系统（ITS）的快速发展，车辆检测与分类技术成为交通管理、自动驾驶、公共安全等领域的核心需求。传统基于手工特征的车辆检测方法（如 HOG+SVM）在复杂场景下（如多天气条件、动态光照变化、遮挡问题）表现受限，难以满足实时性与准确性要求。深度学习技术，尤其是 YOLO（You Only Look Once）系列目标检测框架，凭借其端到端、多尺度特征融合及实时检测能力，成为解决复杂场景下车辆检测问题的主流方案。
然而，现有 YOLO 模型在特定车辆类型（如救护车、公交车等）的精细化分类任务中仍存在优化空间。本研究聚焦于四类典型车辆（救护车、公交车、汽车、卡车）的检测需求，通过构建针对性数据集与改进 YOLO11 框架，旨在提升复杂交通场景下的检测精度与泛化能力。同时，结合 UI 开发实现检测系统的工程化落地，解决实际应用中操作门槛高、结果可视化不足等痛点。

应用领域
1. 智能交通管理
实时监控道路车辆类型分布，优化信号灯配时与交通流疏导。
识别救护车、消防车等特种车辆，触发优先通行机制。
2. 自动驾驶与辅助驾驶
为自动驾驶系统提供精准的车辆类型识别，支持决策规划模块（如紧急避让、车道保持）。
辅助驾驶场景下的车辆行为分析（如卡车变道预警）。
3. 公共安全与应急响应
监控视频中快速定位救护车、警车等目标，提升应急响应效率。
交通违法抓拍（如货车限行区域闯入检测）。
4.交通数据采集与分析
自动统计特定路段的车辆类型与流量，为城市交通规划提供数据支持。
研究不同时段、天气条件下的车辆分布规律。
5. 教育与科研
为计算机视觉课程提供典型案例，演示目标检测全流程（数据标注、模型训练、系统部署）。
支持后续研究（如车辆属性识别、轨迹追踪）的基础模型扩展。

主要工作内容

本文的主要内容包括以下几个方面：

1. 搜集与整理数据集：搜集整理实际场景中车辆的相关数据图片，并进行相应的数据处理，为模型训练提供训练数据集；
2. 训练模型：基于整理的数据集，根据最前沿的YOLOv11目标检测技术训练目标检测模型，实现对需要检测的对象进行有效检测的功能；
3. 模型性能评估：对训练出的模型在验证集上进行了充分的结果评估和对比分析，主要目的是为了揭示模型在关键指标（如Precision、Recall、mAP50和mAP50-95等指标）上的表现情况。
4. 可视化系统制作：基于训练出的目标检测模型，搭配PySide6制作的UI界面，用python开发了一款界面简洁的软件系统，该系统支持图片检测、图片批量检测、视频检测以及摄像头检测进行目标检测，并保存检测结果（结果检测完会提示是否保存，以及保存导出为txt（可增加导出至Excel/Json））。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整代码关注博客底部公众号私信获得。

软件初始界面如下图所示：

检测结果界面如下：

一、系统核心功能介绍及效果演示

演示：

因为大小限制，故对齐进行了抽帧，所以可能看起来怪怪的！

软件主要功能：

"":  "",
"":  "",
"Car":  "",
"Truck":  ""

1. 可用于实际场景中的工人佩戴安全装置检测，只有4个检测类别：["救护车"];["公交车"];["汽车"];["卡车"];

2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；

3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;

4. 支持图片、视频或者TXT文件的检测结果保存；

检测界面各大板块说明：

共划分为四大区域：

检测区域：可以显示检测结果；

结果显示：显示具体的检测结果信息，包括目标数目、用时、YOLO置信度、目标的坐标区域等；

检测结果与位置信息：显示被检测目标的信息，如：文件路径、检测结果、YOLO置信度、坐标位置、检测时间（s）等；

操作区域：包括图片检测；视频检测；图片批量检测；摄像头检测；保存检测结果（TXT格式，检测后的结果会自动弹出进行保存）；退出程序；

检测区域：

检测区域，实时显示检测的结果；

结果显示：

可以显示当前区域共检测到的目标数目；以及时间，上面还可以显示检测到的结果，点击目标选择，可以选择不同的检测框，如下图：

同时显示YOLO置信度、坐标区域等；

默认显示（全部）的是所有的检测框绘制以后的图片，以及第一个检测框的位置信息；

主要功能说明:

功能视频演示见文章开头，以下是简要的操作描述。

（1）图片检测说明

点击图片检测按钮，选择需要检测的图片，操作演示如下：

点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
点击保存按钮，会对检测结果进行保存，保存为TXT格式。
注：1.右侧目标位置默认显示最后一个检测框目标位置，可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。

检测完成以后会弹出是否保存检测结果（此时保存的检测结果带检测框，关闭以后则不会在弹出），点击保存结果按钮，则会保存TXT格式的信息；

（2）图片批量检测说明

点击图片批量检测按钮，打开文件夹，按住CTRL选择需要检测的图片，然后点击打开，即可进行检测，点击目标选择，会切换不同的检测框；（若图片不同，还可以自动切换图片），检测完成以后会弹出是否保存检测结果（此时保存的检测结果带检测框，关闭以后则不会在弹出），点击保存结果按钮，则会保存TXT格式的信息；

（3）视频检测说明

点击视频检测按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果；检测完成以后会弹出是否保存检测结果（此时保存的检测结果带检测框，关闭以后则不会在弹出），点击保存结果按钮，则会保存TXT格式的信息；

（4）摄像头检测说明

点击摄像头检测按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头；检测完成以后会弹出是否保存检测结果（此时保存的检测结果带检测框，关闭以后则不会在弹出），点击保存结果按钮，则会保存TXT格式的信息；

（5）保存结果

点击保存结果按钮会保存

保存的检测结果文件如下：

图片文件保存的csv文件内容如下，包括图片路径、检测结果、YOLO置信度、目标坐标位置、检测时间。
注：其中坐标位置是代表检测框的左上角与右下角两个点的x、y坐标。

前面如果检测完成以后弹出保存的话，点击保存的结果如下：

YOLO11_188">二、YOLO11检测

YOLO11源码地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics

Ultralytics YOLO11是一款前沿的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。

YOLO11创新点如下:

YOLO 11主要改进包括：
增强的特征提取：YOLO 11采用了改进的骨干和颈部架构，增强了特征提取功能，以实现更精确的目标检测。
优化的效率和速度：优化的架构设计和优化的训练管道提供更快的处理速度，同时保持准确性和性能之间的平衡。
更高的精度，更少的参数：YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度（mAP），参数比YOLOv8m少22%，使其在不影响精度的情况下提高了计算效率。
跨环境的适应性：YOLO 11可以部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。
广泛的支持任务：YOLO 11支持各种计算机视觉任务，如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和面向对象检测（OBB）。

三、模型训练、评估与推理

本文主要基于YOLO11n模型进行模型训练，训练完成后对模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。模型训练和评估流程基本一致，包括：数据集准备、模型训练、模型评估。

1. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于实际场景中车辆的相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分4个检测类别：['"救护车"'];["卡车"];["汽车"];["公交车"];

数据增强：

最终数据集一共包含556张图片，其中训练集包含444张图片，验证集包含112张图片。
部分图像及标注如下图所示：

数据集各类别数目分布情况如下：

2.模型训练

准备好数据集后，将图片数据以如下格式放置在项目目录中。在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv11在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：

train: D:\Users\15204\Desktop\yolov11_car_type\datasets\images\train
val: D:\Users\15204\Desktop\yolov11_car_type\datasets\images\valnc: 4names: ["Ambulance", "Bus", "Car", "Truck"]

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，optimizer设定的优化器为SGD，训练代码会提供在完整代码当中如果，在这不在放置！作者设置了device的选择，支持自动选择CPU和GPU，同时提供下述参数可选：

# 数据集 YAML 路径
# 训练轮次
# 图像尺寸
# 批次大小
# 使用 GPU or CPU
# 训练结果存储目录
# 本次实验的名称
# 数据加载的进程数
# 开启特征图可视化
# 开启训练过程中本地的动态图表

1. 数据集 YAML 路径 (--data)

• 解释：指定数据集的配置文件路径，通常是一个 .yaml 文件，其中包含了训练集和验证集的路径、类别数量以及类别名称等信息。
• 示例：--data ./data/dataset.yaml
• 作用：YOLOv8会读取该文件来了解数据集的结构，包含训练和验证数据的位置以及类别名称。

2. 训练轮次 (--epochs)

• 解释：指定模型训练的轮数。一个训练轮次是指模型遍历整个训练集一次。通常，训练轮次越多，模型能够学习到更多的特征，但训练时间也会增加。
• 示例：--epochs 100
• 作用：控制训练的迭代次数。一般来说，轮次越多，模型训练得越充分，但过多的轮次可能导致过拟合。

3. 图像尺寸 (--img-size)

• 解释：指定输入图像的尺寸。在YOLO模型中，图像会被调整为固定的尺寸，通常是32的倍数。常见的尺寸有416x416、640x640等。
• 示例：--img-size 640
• 作用：决定输入到网络的图像大小。较大的图像可以提供更多细节，但也会增加计算量；较小的图像则有利于加速训练，但可能损失细节信息。

4. 批次大小 (--batch-size)

• 解释：每次训练迭代时，输入网络的数据量。批次大小是一次前向传播和反向传播过程中处理的样本数。
• 示例：--batch-size 16
• 作用：批次大小对训练速度、模型收敛性和显存占用有直接影响。较大的批次大小通常能加快训练速度，但需要更多显存。较小的批次大小则可能导致训练过程更为平稳，但速度较慢。

5. 使用 GPU 或 CPU (--device)

• 解释：指定使用的计算设备。YOLOv8支持在GPU或CPU上进行训练，GPU训练通常大大加速训练过程。
• 示例：--device 0（使用第一个GPU）或 --device cpu（使用CPU）
• 作用：如果系统中有多个GPU，可以指定使用哪一个GPU进行训练。如果没有GPU，则只能使用CPU，但会显著降低训练速度。

6. 训练结果存储目录 (--project)

• 解释：指定保存训练结果的目录路径，包括模型权重、日志文件、训练过程中的图像可视化等。
• 示例：--project ./runs/train
• 作用：定义保存训练结果的文件夹位置。该目录下通常会生成一个以实验名称命名的文件夹，保存训练过程中的中间结果和最终模型。

7. 本次实验的名称 (--name)

• 解释：为本次训练实验命名。每次训练可以通过不同的名称来区分不同的实验设置。
• 示例：--name my_experiment
• 作用：为每个实验指定一个独特的名称，以便管理和比较不同实验的结果。不同名称的实验会保存到不同的文件夹中。

8. 数据加载的进程数 (--workers)

• 解释：指定在数据加载过程中使用的进程数。数据加载是训练过程中一个重要的瓶颈，使用多个进程可以加速数据的预处理和加载速度。
• 示例：--workers 4
• 作用：该参数指定同时用于加载数据的进程数，通常设置为机器核心数的一半到全部，以提高数据预处理速度，减少训练等待时间。

9. 开启特征图可视化 (--visualize)

• 解释：开启后，可以在训练过程中可视化特征图、损失函数曲线等信息，帮助了解模型的训练过程。
• 示例：--visualize
• 作用：启用此选项后，YOLOv8会在训练时实时显示一些中间结果，如网络层输出的特征图。这对于分析模型的学习过程和调试非常有用。

10. 开启训练过程中本地的动态图表 (--save-tensorboard)

• 解释：启用此选项后，训练过程中会记录一些指标（如损失函数、精度等），并生成TensorBoard图表，便于实时跟踪训练进度和性能。
• 示例：--save-tensorboard
• 作用：TensorBoard是一个可视化工具，能够帮助你跟踪训练过程中各项指标的变化情况。通过此选项，训练过程中可以生成图表，便于分析和优化模型。

YOLO11 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外，优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。

3. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv11在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/train目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：

各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。
本文训练结果如下：

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.796，结果还是十分不错的。

4. 使用模型进行推理

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/yolov11n_experiment/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。（作者还有更加详细的predict源码，直接放置在整个文件目录中，不是下述这个，以及批量图片检测源码获得后都可以私信我）
图片检测代码如下：

from ultralytics import YOLO
import cv2# 所需加载的模型目录
path = 'runs/train/experiment/models/best.pt' # 替换为你自己的权重路径
# 需要检测的图片地址
img_path = "testjpg"# 加载预训练模型
model = YOLO(path, task='detect')# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("Detection Result", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，在此不在赘述。

四、可视化系统制作

基于上述训练出的目标检测模型，为了给此检测系统提供一个用户友好的操作平台，使用户能够便捷、高效地进行检测任务。作者基于PySide6开发了一个可视化的系统界面，通过图形用户界面（GUI），用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换，无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。【系统详细展示见第一部分内容】

具体的PySide6相关的技能可以移步至作者的专栏【Python GUI学习记录-PySide6】

PySide6 介绍

PySide6 是 Qt 官方发布的 Python 绑定库，用于开发跨平台的桌面应用程序。它提供了一个高效、功能丰富的 GUI (图形用户界面) 框架，能够帮助开发者快速构建现代化的桌面应用程序。PySide6 是 Qt 6 的 Python 绑定，它与 Qt 5 版本的 PySide2 或 PyQt 库相比，提供了更好的性能、更现代的特性以及对 Qt6 的支持。

PySide6 的特点

1. 跨平台支持：
   • PySide6 支持 Windows、macOS、Linux 和其他主要操作系统，使得开发者能够创建可以在多平台上运行的应用程序，最大限度地减少开发和维护工作。
   • 无论是桌面、笔记本，还是不同操作系统的设备，都能通过 PySide6 构建应用程序并获得一致的用户体验。
2. 丰富的控件和组件：
   • Qt 是一个功能非常强大的 UI 框架，PySide6 继承了 Qt 的丰富功能，包括各种用户界面控件（按钮、文本框、标签、表格等），图形视图、布局管理、树形视图、列表视图等。
   • 除了标准控件，PySide6 还提供了强大的图形和 2D 图形渲染能力、动画支持、复杂的事件处理等功能，适用于各种场景。
3. 高性能：
   • PySide6 在底层使用了 C++ 编写的 Qt 6 库，因此在性能上具有较高的表现，适合开发需要较高性能要求的应用程序。
   • 它具有非常快速的图形渲染和高效的事件循环处理，使得复杂的桌面应用仍能保持流畅和响应快速。
4. 信号与槽机制：
   • 作为 Qt 框架的核心机制，信号与槽机制是 PySide6 中的一个重要概念。它允许对象之间进行松耦合的通信，尤其是在 GUI 事件处理、用户交互和应用程序逻辑之间。
   • 例如，用户点击按钮时，可以触发一个信号，信号会连接到某个槽（方法或函数），然后执行对应的逻辑。
5. 现代化的界面设计：
   • Qt 提供了强大的布局和样式机制，使得界面设计既灵活又美观。开发者可以使用 QSS (Qt 样式表) 来自定义界面的外观，类似于 CSS 样式。
   • 它支持响应式布局，适应不同的屏幕大小和分辨率，从而构建现代化、适应性强的桌面应用。
6. 多媒体支持：
   • PySide6 支持多种多媒体功能，包括音频、视频播放、图像处理等。它可以帮助开发者轻松集成音视频播放、图像编辑以及图形渲染等功能。
   • 使用 Qt Multimedia 模块，可以快速实现音视频流的捕获、播放、录制等操作。
7. 与 Python 集成：
   • PySide6 是 Python 的原生绑定库，意味着你可以在 Python 环境中直接调用 Qt6 的功能。对于那些熟悉 Python 的开发者来说，这大大简化了 GUI 应用程序的开发。
   • 同时，它与 Python 的其他库（如 NumPy、OpenCV、Matplotlib 等）兼容，可以方便地实现与计算、数据分析、图像处理等相关的功能。

PySide6 的主要模块

1. QtCore：
   • 提供了与事件循环、时间处理、文件和目录操作、数据类型等相关的核心功能。包括 QThread、QObject、QTimer、QFile 等。
2. QtGui：
   • 提供了图形用户界面相关的功能，包括窗口管理、图形渲染、字体、颜色、图像处理等。通过该模块可以创建自定义的图形元素，如图形视图、2D 图形等。
3. QtWidgets：
   • 提供了用于创建传统桌面应用程序 UI 元素的模块。包括按钮、文本框、菜单、对话框等常见控件。你可以用它来构建窗口、设置布局、实现交互。
4. QtQuick：
   • 提供了一种声明式的 UI 开发方法，适用于移动设备和桌面应用的现代化界面设计。它基于 QML（Qt Markup Language）和 JavaScript，适合那些需要快速开发动态、灵活、响应式界面的应用。
5. QtMultimedia：
   • 提供音视频处理、音频录制、播放和捕获等多媒体功能。可以实现音视频流的播放、处理，适用于需要多媒体功能的桌面应用。
6. QtNetwork：
   • 提供网络相关功能，包括 HTTP 请求、WebSocket、FTP、TCP/IP 协议的处理等。适用于需要网络连接的应用程序，如聊天工具、网络游戏等。
7. QtSql：
   • 提供数据库相关功能，支持与 SQLite、MySQL、PostgreSQL 等数据库的连接与交互。

系统制作

博主基于PySide6框架开发了此款基于深度学习YOLOV11的工人安全作业检测系统，即文中第一部分的演示内容，能够很好的支持图片检测、图片批量检测、视频及摄像头进行检测，同时支持检测结果的保存。

通过图形用户界面（GUI），用户能够轻松地在图片、视频和摄像头实时检测模式之间进行切换，无需具备编程技能即可操作系统。这种设计大大提高了系统的可用性和用户体验，使得检测过程更加直观且透明，便于用户实时查看和分析结果。此外，GUI还支持其他实用功能，如保存与导出检测结果、调整检测参数等，为用户提供一个全面、集成的检测平台，推动智能检测技术的广泛应用。

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、训练好的模型、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过底部联系方式关注我，私信获得。

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【获取方式】

关注末尾名片GZH【AI电子技术之家】，私信作者获得；

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：

注意：该代码基于Python3.10开发，运行界面的主程序为Main.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

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好了，这篇文章就介绍到这里，喜欢的小伙伴感谢给点个赞和关注，更多精彩内容持续更新~~
关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

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