🚀我们很高兴迎来了Yolo for Railway Signal的2.0版本，本项目自2022年7月正式开启以来，已经度过了9个月的时间。从最开始的和利时杯科技创新大赛的比赛项目，到后来成为我个人的本科毕业设计，我们从来都没有停止过对铁路信号机视频检测项目的探索和开发，希望我们的研究能够给您带来帮助。
本项目是一款基于Yolov5目标检测算法和PyQt5的铁路信号机视频识别仿真系统，旨在利用Yolov5目标检测算法对铁路行车过程中的信号机进行自动识别，并将结果以可视化界面的形式传递给用户，从而缓解司机在行车过程中的压力，并提高行车安全性。
本项目的主要工作包含以下三个方面：
- 改进Yolov5目标检测算法：为了提高模型对小目标信号机的检测准确度，我们对Yolov5算法提出了三种改进策略，并通过消融实验进行了效果验证，三种策略分别如下:
- mosaic9数据增强方法;
- 带边缘扩展的copy-paste数据增强方法;
- 增加小目标检测层。
- 指示本列车运行的信号机的筛选分类模块：该模块旨在实现对指示本列车运行的信号机的筛选分类，它由目标跟踪器DeepSort和多信号机筛选器MultiSignalFilter组成：
- 目标跟踪器DeepSort：在Yolov5检测器的基础上使用DeepSort对信号机目标进行实时跟踪，得到信号机的连续变化轨迹；
- 多信号机筛选器MultiSignalFilter：基于信号机的连续变化轨迹对多信号机进行筛选判断。
- 铁路信号机视频自动识别与仿真系统：基于PyQt5设计，具备图片检测、视频检测和实时检测三大功能，提供丰富的人机交互接口，支持实时调整检测参数，动态显示检测结果、单帧检测用时、信号机实时轨迹变化等。
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安装CUDA和Cudnn
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根据CUDA版本安装对应的Pytorch: Installing previous versions of pytorch
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配置环境依赖
git clone https://github.com/wang-10086/yolov5-5.0 # clone cd yolov5-5.0 pip install -r requirements.txt # install
本项目使用Python=3.8环境，Pytorch版本为1.12.0
运行
运行mainwindow.py：
python mainwindow.py界面介绍
整个界面包括参数设置模块、功能选择模块、结果显示模块、视频播放模块，同时还支持目标轨迹实时显示和检测用时实时显示模块。
界面设计
功能演示
演示视频：铁路信号机视频自动识别与仿真系统演示视频
本项目在北京市朝阳区环铁试验线完成了铁路行车视频采集，数据集大小为10995张图片，数据集结构如下：
| 信号机种类 | 检测类别名称 | 说明 | 图片数量 |
|---|---|---|---|
| 红色 | red | 停车，禁止越过信号机 | 3100 |
| 绿色 | green | 允许越过该信号机 | 2800 |
| 单黄色 | s_yellow | 减速，或指示正线停车 | 1200 |
| 双黄色 | d_yellow | 指示侧线停车 | 2100 |
| 月白色 | white | 引导信号，或允许越过该信号机调车 | 1400 |
| 蓝色 | blue | 禁止越过该信号机调车 | 895 |
| model | datasets | size | mAPoptimal 50-95 |
|---|---|---|---|
| coco128.pt | coco128 | 640 | 0.7996 |
| road_signal.pt | road_signal | 640 | 0.7516 |
| train_signal.pt | train_signal | 640 | 0.7805 |
| train_signal500.pt | train_signal500 | 640 | 0.8204 |
考虑到在信号机检测场景中，几乎不会出现短时间或长时间的目标重叠，也就是说无需考虑跟踪过程中的ID切换问题，本项目使用DeepSort作为目标跟踪器来对yolov5检测的结果进行实时跟踪，以获取同一个信号机的连续轨迹，进而根据轨迹变化特征进行信号机筛选。
deepsort跟踪效果
本项目使用mikel.brostrom的Yolov5 + Deep Sort with PyTorch。
非常欢迎您使用我们的项目进行测试，如果您在使用过程中遇到任何问题，可以通过以下方式联系我们：