本文共 3110 字，大约阅读时间需要 10 分钟。

智能交通系统中的车辆事故检测项目

在智能交通系统领域，实时检测车辆事故的能力越来越重要。本项目利用先进的计算机视觉技术，采用YOLOv11模型来识别和分类车辆事故。主要目标是通过向紧急服务提供及时警报，实现更快的响应时间，从而提高道路安全。

YOLOv11是Ultralytics推出的YOLO最新版本，与前一代相比具有显著优势。有关更多信息，请参考其官方文档。

本项目涉及几个关键步骤，这是一个简单的原型级项目，步骤如下：

数据准备和预处理是计算机视觉模型开发的关键步骤。这些步骤确保模型能够有效地学习并良好地泛化到新数据。以下是其重要性的关键原因：

在这个项目中，我从两个不同的来源获取了数据集。有关数据集的获取和处理，请参考我的GitHub项目。

为了提高训练效率，我删除了没有注释的图像。这些图像无法提供有用信息，浪费了计算资源。此外，包含大量空白图像还可能导致模型偏向于预测图像通常不包含对象，从而提高假阴性率。

在处理第二个数据集时，我专注于“事故”类别，删除了“Car”和“Fire”类别的注释和相关图片。通过这种方式，我确保了训练数据的相关性和准确性。

以下是代码片段，用于数据预处理：

import os, shutildef is_empty_file(file_path):    return os.path.exists(file_path) and os.stat(file_path).st_size == 0image_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png']path = os.getcwd()inputPar = os.path.join(path, 'dataset')outputPar = os.path.join(path, 'filtered')if not os.path.exists(outputPar):    os.makedirs(outputPar)folders = os.listdir(inputPar)for folder in folders:    if folder in ["test", "train", "valid"]:        inputChild = os.path.join(inputPar, folder, "labels")        outputChild1 = os.path.join(outputPar, folder, "labels")        if not os.path.exists(outputChild1):            os.makedirs(outputChild1)        outputChild2 = os.path.join(outputPar, folder, "images")        if not os.path.exists(outputChild2):            os.makedirs(outputChild2)        files = os.listdir(inputChild)        for file in files:            annotation_path = os.path.join(inputChild, file)            if not is_empty_file(annotation_path):                shutil.copy(annotation_path, os.path.join(outputChild1, file))                image_name = os.path.splitext(file)[0]                for ext in image_extensions:                    image_path = os.path.join(inputPar, folder, "images", image_name + ext)                    if os.path.exists(image_path):                        shutil.copy(image_path, os.path.join(outputChild2, image_name + ext))

然后，我删除了只包含“Car”和“Fire”类别的注释和图片。代码如下：

import os, shutilimage_extensions = ['.jpg', '.jpeg', '.png']path = os.getcwd()inputPar = os.path.join(path, 'accident detection.v10i.yolov11')outputPar = os.path.join(path, 'accident detection.v10i.yolov11(Filtered)')if not os.path.exists(outputPar):    os.makedirs(outputPar)folders = os.listdir(inputPar)clsfile = os.path.join(path, 'classes.txt')with open(clsfile) as tf:    clsnames = [cl.strip() for cl in tf.readlines()]for folder in folders:    if folder in ["test", "train", "valid"]:        inputChild = os.path.join(inputPar, folder, "labels")        outputChild1 = os.path.join(outputPar, folder, "labels")        if not os.path.exists(outputChild1):            os.makedirs(outputChild1)        outputChild2 = os.path.join(outputPar, folder, "images")        if not os.path.exists(outputChild2):            os.makedirs(outputChild2)        files = os.listdir(inputChild)        for file in files:            fileName, ext = os.path.splitext(file)            finput = os.path.join(inputChild, file)            with open(finput) as tf:

通过上述步骤，我确保了数据的准确性和一致性，为模型的训练和评估奠定了坚实基础。

转载地址：http://hhsfk.baihongyu.com/