项目编号：202413631015S

项目名称：基于YOLOv5的智能交通多目标精准检测系统的设计与实现

执行时间：2024年7月至2025年6月

项目成员：高玮、夏钰杰、吕泰伟、陈俊儒、富国骢

指导教师：任政（讲师） 软件与大数据技术系

项目简介：

在城市化与科技高速发展的背景下，智能交通系统成为交通管理的关键。本项目聚焦于基于 YOLOv5 的智能交通多目标精准检测系统的设计与实现。项目深入研究 YOLOv5 算法，针对复杂交通场景，收集并标注大量图像数据构建专用数据集。基于 PyTorch 框架训练模型，结合 OpenCV 进行图像预处理和后处理，并对 YOLOv5 模型的网络结构和超参数进行微调优化。采用 Python 与 PyTorch 开发深度学习模型，以 Django 和 MySQL 搭建后端服务，运用 B/S 架构提升系统可访问性。系统具备用户管理、多形式目标检测及数据可视化等功能，旨在提高交通管理智能化水平，实现道路交通信息的实时共享与高效监管，对智能交通发展具有重要意义

创新点：

1.系统不仅能对静态图片检测，也可以打开摄像头对实时视频流中的目标进行检测，实现全场景覆盖的动态交通目标检测与预警；

2.引入数据可视化功能，在系统中可以对识别结果进行管理并选择导出Csv文件或Excel文件，以表格图等直观形式展示交通标志、天气，行人数量等信息，便于交通管理人员快速掌握交通态势，辅助科学决策。

3.采用 B/S 架构设计系统，提升系统使用便捷性，实现多用户高效访问与管理，采用智能交通管理模式，挖掘智能城市化潜力。

取得成果：

1.性能上，在一般交通场景下检测准确率达90%，检测速度最高提升至3秒，实现了准确性与实时性的良好平衡，满足交通管理高效监测需求。

2.功能层面，系统稳定运行，用户管理、目标检测及数据可视化等功能完善，数据库记录的识别操作日志为数据分析和审计提供可靠依据。

3.应用效果方面，大幅提升交通监管与检测工作效率，有效实现道路交通信息的及时更新和实时共享，在实际交通管理场景中发挥重要作用，获得交通行业人员的认可，具有较高的推广价值和应用潜力，为智能交通管理的发展提供了有力支撑 。

心得体会：

通过本次基于 Python+MySQL 的智能交通检测系统开发，我深刻体会到理论与实践结合的重要性。从需求调研到功能实现，系统虽已落地运行，但代码结构冗余、数据库查询效率及功能扩展性等问题凸显，需通过面向对象设计、存储过程优化及对接社交平台接口等技术改进。运营层面，学习到了与政府、企业、高校的合作模式，让我认识到技术落地需兼顾场景适配与生态整合。展望未来，5G 与强化学习技术将推动系统向端到端实时化、数据融合化发展。此次项目实践不仅是对学习的检验，更让我明白技术迭代与持续优化是项目生命力的核心，需在用户需求与技术创新中寻找平衡点。

相关图片：

例：

图1 系统识别车牌照片

图2 测试时的照片