基于YOLOv11的车辆行人实时检测系统（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）

上百种【基于YOLOv8/v10/v11的目标检测系统】目录（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）-CSDN博客

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摘要：

本文提出了一种基于YOLOv11算法的大规模场景目标检测系统，利用SODA10M数据集，该数据集包含一千万张图片，涵盖多种场景和类别。本文利用9000张图片（8000张训练集，1000张验证集）进行初步模型训练，最终开发出一个高效的大规模场景目标检测模型。为了方便用户操作和实时检测，本系统还开发了基于Python和PySide6的图形用户界面（GUI），实现了大规模场景的目标检测功能。此外，为保障系统安全，系统还配备了用户登录界面，需通过账户和密码方可访问。完整的数据集、检测系统源代码以及已训练好的模型可通过文末链接获取。

1.主要功能：

（1）用户注册、登录与密码修改功能，确保系统的安全性。

（2）支持自定义系统标题、简介及封面，提升用户体验。

（3）检测界面具备最小化、最大化以及退出系统功能。

（4）支持对单张图片、图片文件夹、视频或摄像头进行目标检测。

（5）具备检测暂停、结果保存和检测结束功能，提升灵活性。

（6）可自由切换检测模型，满足不同场景需求。

（7）允许用户调整检测的置信度和IoU阈值。

（8）支持单类目标或特定目标的检测，适应性强。

（9）实时展示检测目标的详细信息及检测用时。

（10）自动记录所有检测目标的坐标信息，方便后续分析。

目标检测系统更多的功能介绍以及详细的操作教程请参考链接：目标检测系统操作说明【用户使用指南】（python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型）-CSDN博客

2.意义：

目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分，为智能交通和自动驾驶提供了核心技术支持。车辆和行人的实时检测对于实现安全的自动驾驶至关重要。因此，开发高效的目标检测算法是保障交通安全和顺畅的重要基础。

3.数据集介绍：

本系统所使用的数据集包括训练集（8000张）、验证集（1000张）和测试集（1000张）。数据标签采用YOLO模型常用的TXT格式，方便直接应用于YOLOv11模型的训练。数据集涵盖 6 种类别：Pedestrian: 行人, Cyclist: 骑行者, Car: 汽车, Truck: 卡车, Tram: 电车, Tricycle: 三轮车

4.检测效果展示：

部分检测结果如下所示，展示了系统在不同场景下的检测表现。

5.YOLOv11模型概述：

YOLOv11是YOLO系列模型中最新的版本，其主要特点如下：

增强的特征提取:YOLO11 采用了改进的主干和颈部架构，显著增强了特征提取能力。这一创新设计使得模型在复杂场景下的对象检测精度更高，能够更有效地处理多样化的检测任务。此外，增强的特征提取能力帮助 YOLO11 在各种视觉挑战中表现得更加可靠，确保了在高难度任务中也能取得理想的效果。

针对效率和速度进行了优化:在效率和速度方面，YOLO11 进行了优化，采用了更完善的架构设计和优化的训练流程。这使得模型在处理速度上有了显著提升，同时在准确性和性能之间保持了最佳的平衡。通过这样的设计，YOLO11 能够实现快速的实时推理，满足实时应用的需求，如监控和自动驾驶等。

使用更少的参数实现更高的准确性：YOLO11 在参数使用上也进行了改进。得益于模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上达到了更高的平均精度（mAP），而其使用的参数比 YOLOv8m 少了 22%。这一特性使得 YOLO11 在保证检测准确性的同时，大幅提高了计算效率，更加适合资源有限的设备使用。

跨环境的适应性：YOLO11 的跨环境适应性使其可以无缝部署在多种平台，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统。这种灵活性确保了用户能够在不同的环境中高效运行 YOLO11，满足广泛的应用需求。

支持的任务范围广泛：YOLO11 支持多种计算机视觉任务，包括对象检测、实例分割、图像分类、姿势估计以及定向对象检测（OBB）。其多功能的设计使得 YOLO11 能够应对各种计算机视觉挑战，为不同行业的应用提供强有力的支持。