基于Yolov5的红绿灯识别
项目简介
本项目基于YOLOv5算法，实现了对交通图像中红绿灯的识别。该技术利用目标检测算法，特别是YOLO（You Only Look Once）算法，能够快速准确地检测图像中的红绿灯区域，并对其状态进行分类。该技术在智能交通系统、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
数据集的标注
数据集的标注使用了Labelimg工具，该工具支持三种格式的标注：VOC标签格式、YOLO标签格式和createML标签格式。在本项目中，我们采用了YOLO标签格式进行标注，并创建了相应的文件结构，包括存储图片的images文件夹和存储标注后产生的标签的labels文件夹。
模型训练
数据标注完成后，即可开始模型训练。我们采用了yolov5s.pt模型文件进行训练，并根据需要修改了train程序文件中的标签名和标签数量。训练过程中，可能会遇到一些错误，例如在代码前面添加os.environ['GIT_PYTHON_REFRESH'] = 'quiet'可以解决部分问题。训练完成后，会在runs/train/目录下生成weights文件夹，其中包含训练好的best.pt模型文件。
推理与识别
将训练好的best.pt模型文件替换detect.py中的权重文件，即可开始推理。推理过程中，代码会识别红灯、绿灯和黄灯的状态，并根据识别结果在图像上标注相应的文字。
小结
本项目展示了如何使用YOLOv5算法对交通图像中的红绿灯进行识别，包括数据集的标注、模型训练和推理过程。通过实例展示了如何修改代码以识别红绿黄灯状态，适合初学者理解和实践。