【完整源码+数据集+部署教程】俯视视角交通场景图像分割系统： yolov8-seg-FocalModulation

背景意义

研究背景与意义

随着城市化进程的加快，交通管理面临着日益严峻的挑战。交通事故频发、交通拥堵加剧以及环境污染等问题，促使各国政府和研究机构不断探索智能交通系统的解决方案。在这一背景下，计算机视觉技术的迅猛发展为交通场景的分析与处理提供了新的机遇。尤其是图像分割技术，能够有效地将交通场景中的不同对象进行识别与分离，从而为后续的交通流量分析、事故预警和智能调度提供重要的数据支持。

YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时检测能力而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，进一步提升了检测精度和速度，尤其在复杂场景下的表现尤为突出。然而，传统的YOLO模型在处理俯视视角的交通场景时，仍然面临一些挑战，如物体重叠、尺度变化以及光照条件的影响等。因此，基于改进YOLOv8的俯视视角交通场景图像分割系统的研究显得尤为重要。

本研究将利用SEG_HIT数据集，该数据集包含1700幅图像，涵盖了四个主要类别：集装箱、行人、货车托盘和车辆。这些类别的选择不仅反映了现代交通场景的多样性，也为研究提供了丰富的实例。通过对这些图像进行实例分割，可以实现对不同交通对象的精确识别与定位，从而为交通管理和智能调度提供数据支持。

在技术层面，本研究将针对YOLOv8进行改进，结合深度学习中的最新技术，如注意力机制和特征金字塔网络，提升模型在俯视视角下的分割精度。同时，通过数据增强技术，扩展训练数据集的多样性，以提高模型的泛化能力。这一系列改进将使得模型在实际应用中更具鲁棒性，能够适应不同的环境变化。

从社会意义上看，基于改进YOLOv8的俯视视角交通场景图像分割系统的研究，将为智能交通系统的建设提供重要的技术支持。通过对交通场景的实时监测与分析，可以有效降低交通事故发生率，提高交通管理的效率。此外，该系统还可以为城市规划提供数据依据，帮助决策者制定更加科学合理的交通政策，促进可持续发展。

综上所述，基于改进YOLOv8的俯视视角交通场景图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也为实际交通管理提供了切实可行的解决方案。通过深入探讨这一领域，我们期望能够推动智能交通技术的发展，为构建安全、高效、绿色的交通环境贡献力量。

图片效果

数据集信息

数据集信息展示

在现代交通管理和智能监控系统中，图像分割技术的应用日益广泛。为了提高交通场景的识别精度和效率，特别是在俯视视角下的图像处理，研究人员开发了一个名为“SEG_HIT”的数据集。该数据集专门用于训练和改进YOLOv8-seg模型，以实现对交通场景的精准分割和识别。

“SEG_HIT”数据集包含四个主要类别，分别是“container”（集装箱）、“person”（行人）、“truck-pallet”（卡车托盘）和“vehicle”（车辆）。这些类别的选择反映了城市交通环境中的重要元素，能够帮助模型更好地理解和分析复杂的交通场景。在俯视视角下，这些对象的形状、大小和相对位置的变化都对图像分割的准确性提出了挑战，因此数据集的构建尤为重要。

数据集的设计考虑到了多样性和代表性，包含了不同天气条件、时间段和光照环境下的交通场景图像。这种多样性确保了模型在实际应用中的鲁棒性，能够适应不同的环境变化。每个类别的图像都经过精心标注，确保分割边界的准确性和一致性。通过高质量的标注，研究人员能够有效地训练YOLOv8-seg模型，使其在处理俯视视角图像时能够准确识别和分割出各个对象。

在数据集的构建过程中，研究团队还特别关注了数据的平衡性。为了避免模型在训练过程中对某一类别的偏倚，数据集中的每个类别都被合理地分配了样本数量。这样的设计不仅提高了模型的泛化能力，还增强了其在实际应用中的表现。例如，在城市交通繁忙的区域，行人和车辆的数量可能较多，而在港口或物流中心，集装箱和卡车托盘则可能占据更大的比例。通过合理的样本分配，模型能够更好地适应这些变化，从而提高其在不同场景下的分割精度。

此外，数据集还提供了丰富的元数据，包括图像的拍摄位置、时间戳和相关的环境信息。这些元数据为后续的分析和研究提供了宝贵的参考，研究人员可以基于这些信息进行更深入的交通模式分析和行为预测。

总之，“SEG_HIT”数据集的构建为俯视视角交通场景的图像分割提供了一个坚实的基础。通过对不同类别的细致划分和高质量的标注，该数据集不仅提升了YOLOv8-seg模型的训练效果，也为未来的交通监控和管理系统的智能化发展奠定了重要的基础。随着数据集的不断完善和扩展，研究人员期待在交通场景的自动化识别和处理方面取得更大的突破。

核心代码

以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：

import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

def generate_color_based_on_name(name):
# 使用哈希函数生成稳定的颜色
hash_object = md5(name.encode()) # 对名字进行MD5哈希
hex_color = hash_object.hexdigest()[:6] # 取前6位16进制数作为颜色
r, g, b = int(hex_color[0:2], 16), int(hex_color[2:4], 16), int(hex_color[4:6], 16) # 转换为RGB
return (b, g, r) # OpenCV 使用BGR格式

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
# 在图像上绘制中文文本
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)) # 转换为PIL格式
draw = ImageDraw.Draw(image_pil) # 创建绘图对象
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”) # 加载中文字体
draw.text(position, text, font=font, fill=color) # 绘制文本
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR) # 转换回OpenCV格式

def draw_detections(image, info):
# 绘制检测结果，包括边框、类别名称等
name, bbox = info[‘class_name’], info[‘bbox’] # 获取类别名称和边界框
x1, y1, x2, y2 = bbox # 解包边界框坐标
cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=3) # 绘制边界框
image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - 10), font_size=20) # 绘制类别名称
return image

def process_frame(model, image):
# 处理每一帧图像
pre_img = model.preprocess(image) # 预处理图像
pred = model.predict(pre_img) # 进行预测
det = pred[0] # 获取检测结果

if det is not None and len(det):det_info = model.postprocess(pred)  # 后处理，获取检测信息for info in det_info:image = draw_detections(image, info)  # 绘制检测结果
return image

if name == “main”:
model = Web_Detector() # 初始化检测模型
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”) # 加载模型权重

# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)  # 打开视频文件
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()  # 逐帧读取视频if not ret:break  # 如果没有读取到帧，退出循环processed_frame = process_frame(model, frame)  # 处理当前帧cv2.imshow('Processed Video', processed_frame)  # 显示处理后的帧if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):break  # 按'q'键退出
cap.release()  # 释放视频捕获对象
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有OpenCV窗口

代码说明：
生成颜色：generate_color_based_on_name 函数使用MD5哈希生成一个稳定的颜色值，以便根据不同的名字生成不同的颜色。
绘制中文文本：draw_with_chinese 函数将中文文本绘制到图像上，使用PIL库处理中文字体。
绘制检测结果：draw_detections 函数负责在图像上绘制检测到的物体的边界框和类别名称。
处理每一帧：process_frame 函数对每一帧图像进行预处理、预测和后处理，并绘制检测结果。
主程序：在主程序中，初始化模型并加载权重，逐帧读取视频并处理，最后显示处理后的结果。
这个程序文件 demo_test_video.py 是一个用于处理视频的图像检测和标注的脚本。它利用了计算机视觉库 OpenCV 和深度学习模型进行目标检测和分割，并在视频帧上绘制检测结果。

首先，程序导入了一些必要的库，包括随机数生成、OpenCV、NumPy、PIL（用于处理图像字体和绘制文本）、哈希库（用于生成颜色）以及自定义的模型和标签列表。接着，定义了几个辅助函数。

generate_color_based_on_name 函数使用 MD5 哈希算法根据给定的名称生成一种稳定的颜色。这个颜色是通过将名称编码为字节，然后计算其哈希值并提取前六位十六进制数来实现的，最终转换为 BGR 格式以适应 OpenCV 的要求。

calculate_polygon_area 函数用于计算给定点集的多边形面积，使用 OpenCV 的 contourArea 方法。

draw_with_chinese 函数负责在图像上绘制中文文本。它首先将 OpenCV 图像转换为 PIL 图像，然后使用指定的字体和颜色在给定位置绘制文本，最后再将图像转换回 OpenCV 格式。

adjust_parameter 函数根据图像的大小调整参数，以便在不同大小的图像上保持一致的绘制效果。

draw_detections 函数是核心部分，它根据检测到的信息在图像上绘制边界框、掩码和相关的文本信息。该函数首先根据图像的大小调整绘制参数，然后根据是否存在掩码（mask）来选择绘制方式。如果没有掩码，则绘制矩形框和类别名称；如果有掩码，则绘制多边形并计算其面积、周长和圆度，同时随机选择一些点来计算颜色值。最后，将这些信息绘制到图像上。

process_frame 函数负责处理每一帧图像。它首先对图像进行预处理，然后使用模型进行预测，最后将检测到的结果传递给 draw_detections 函数进行绘制。

在主程序部分，首先加载模型和标签列表，然后打开视频文件进行逐帧处理。在循环中，读取每一帧并调用 process_frame 进行处理，最后显示处理后的图像。如果按下 ‘q’ 键，则退出循环。

总体而言，这个程序实现了一个完整的视频目标检测和标注的流程，能够实时处理视频并在每一帧上绘制检测结果。

11.5 ultralytics\models\yolo\pose_init_.py
以下是保留的核心部分代码，并添加了详细的中文注释：

导入所需的模块

from .predict import PosePredictor # 导入姿态预测器
from .train import PoseTrainer # 导入姿态训练器
from .val import PoseValidator # 导入姿态验证器

定义模块的公开接口，指定可以被外部访问的类

all = ‘PoseTrainer’, ‘PoseValidator’, ‘PosePredictor’
代码注释说明：
导入模块：

from .predict import PosePredictor：从当前包的 predict 模块中导入 PosePredictor 类，用于进行姿态预测。
from .train import PoseTrainer：从当前包的 train 模块中导入 PoseTrainer 类，用于训练姿态模型。
from .val import PoseValidator：从当前包的 val 模块中导入 PoseValidator 类，用于验证姿态模型的性能。
定义公开接口：

all 是一个特殊变量，用于定义模块的公共接口。当使用 from module import * 语句时，只有在 all 中列出的名称会被导入。这里列出了 PoseTrainer、PoseValidator 和 PosePredictor，表示这三个类是该模块对外提供的主要功能。
这个程序文件是一个Python模块的初始化文件，位于Ultralytics YOLO项目的pose子模块中。文件的主要功能是导入与姿态估计相关的类，并定义模块的公共接口。

首先，文件开头的注释表明这是Ultralytics YOLO项目的一部分，并且该项目遵循AGPL-3.0许可证。这意味着该项目是开源的，用户可以自由使用、修改和分发，但需要遵循相应的许可证条款。

接下来，文件通过相对导入的方式引入了三个类：PosePredictor、PoseTrainer和PoseValidator。这些类分别负责姿态预测、训练和验证的功能。具体来说，PosePredictor可能用于执行姿态估计的预测任务，PoseTrainer用于训练模型以提高其在姿态估计任务上的表现，而PoseValidator则用于验证训练好的模型的性能。

最后，__all__变量定义了模块的公共接口，列出了可以被外部导入的类。这意味着当其他模块使用from ultralytics.models.yolo.pose import *语句时，只会导入PoseTrainer、PoseValidator和PosePredictor这三个类，而不会导入其他未列出的内容。这种做法有助于控制模块的可见性，避免不必要的命名冲突。

总的来说，这个文件的主要作用是组织和暴露与姿态估计相关的功能，使得其他模块可以方便地使用这些功能。

12.系统整体结构（节选）
程序整体功能和构架概括
该程序是Ultralytics YOLO项目的一部分，主要用于目标检测和姿态估计任务。整体架构包括多个模块和文件，每个文件负责特定的功能，协同工作以实现高效的图像处理和模型推理。程序利用深度学习模型（如YOLO-NAS和VanillaNet）进行目标检测，支持与Triton推理服务器的交互，并提供可视化工具来处理视频数据，最终实现实时的目标检测和姿态估计。

文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/models/nas/model.py 定义YOLO-NAS模型的接口，支持模型加载和推理。
ultralytics/nn/backbone/VanillaNet.py 实现VanillaNet深度学习模型，包含基本模块和前向传播逻辑。
ultralytics/utils/triton.py 提供与Triton推理服务器交互的接口，支持远程模型推理。
demo_test_video.py 处理视频文件，进行目标检测和标注，实时显示检测结果。
ultralytics/models/yolo/pose/init.py 初始化姿态估计模块，导入相关类（如PosePredictor、PoseTrainer、PoseValidator）。
这个表格总结了每个文件的主要功能，帮助理解程序的整体结构和各个组件之间的关系。

13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。

核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：

import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

根据名称生成颜色

def generate_color_based_on_name(name):
…

计算多边形面积

def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

…

绘制中文标签

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

动态调整参数

def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size

绘制检测结果

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)

if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)  # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area

处理每帧图像

def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image

if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......

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