# YOLOv5至YOLOv12升级-交通标志识别系统

**Repository Path**: chw91/TrafficSignRecognition

## Basic Information

- **Project Name**: YOLOv5至YOLOv12升级-交通标志识别系统
- **Description**: 交通标志识别系统，专注于利用AI技术实现高效准确的交通标志识别，支持多种环境和条件下的实时识别，适用于智能驾驶、交通监控等场景。
- **Primary Language**: Python
- **License**: AGPL-3.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: https://www.bilibili.com/video/BV1gNpXzgEgh/
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2026-04-13
- **Last Updated**: 2026-04-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于YOLO系列的交通标志识别系统

![License](https://img.shields.io/badge/License-AGPL--3.0-brightgreen)
![Python](https://img.shields.io/badge/Python-3.10%2B-blue)
![PyTorch](https://img.shields.io/badge/PyTorch-2.2%2B-orange)


## 项目简介

交通标志识别在智能驾驶与道路安全中扮演关键角色。本项目构建了一套基于YOLOv5到YOLOv12的交通标志识别系统，支持实时检测与分类，包括限速、禁令、警告等多类目标。

项目采用PySide6开发桌面端UI，兼容图片、视频与摄像头输入，内置功能包括热力图显示、类别统计、Conf/IOU参数调节以及实时结果可视化。使用SQLite数据库实现用户管理及结果持久化，项目提供完整代码与数据集，并针对YOLO各版本的mAP、F1、PR指标及训练曲线进行系统化对比分析，以便于模型复现及实际工程落地。

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## 资源下载

* **YOLOv5-12项目（8合一）合集下载**：[https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1uaA==](https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1uaA==)
* **YOLOv12项目完整资源下载**：[https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmJhrZg==](https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmJhrZg==)
* **YOLOv11项目完整资源下载**：[https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1sZw==](https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1sZw==)
* **YOLOv10项目完整资源下载**：[https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1sbA==](https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1sbA==)
* **YOLOv9项目完整资源下载**：[https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1tZw==](https://mbd.pub/o/bread/mbd-YZWXmZ1tZw==)

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## 环境安装与运行教程

本项目推荐使用PyCharm + Miniconda + Python进行环境搭建和项目运行，详细教程如下：

1. **PyCharm安装教程**：[观看视频](https://www.bilibili.com/video/BV1yypczDEP6/)
2. **Miniconda安装教程**：[观看视频](https://www.bilibili.com/video/BV1f5pcz3EgS/)
3. **Python环境配置教程**：[观看视频](https://www.bilibili.com/video/BV1F3pcz5EgY/)

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## 项目特点

* 支持YOLOv5至YOLOv12多模型版本
* 实时目标检测与分类，适用于图片、视频与摄像头
* 桌面端可视化UI（PySide6实现）
* 热力图、类别统计及参数调节功能
* SQLite数据库进行用户管理与数据持久化
* 系统化的模型性能评估对比（mAP、F1、PR、训练曲线）

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## 使用场景

适用于智能驾驶、自动驾驶系统研发、交通安全监控及相关AI视觉项目。

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更多详情请参考以上资源与教程链接，欢迎下载与体验！