前言
随着城市化进程的推进以及汽车保有量的持续上升，智能交通系统的重要性日益凸显，交通信号灯检测识别系统作为其中关键一环，备受关注。传统检测手段存在一定局限性，而深度学习技术的发展为其带来了新的发展方向。本研究尝试构建一套高效且准确的交通信号灯检测识别系统，通过将 ResNet 和 VGG 神经网络进行融合，并运用 PyQt5 开发用户交互界面。在研究过程中，收集了多样化的数据集，进行了细致的数据标注与增强工作，采用随机梯度下降算法对模型展开训练。该系统在复杂交通场景下表现良好，有望为智能交通系统提供较为可靠的支持，对于提升交通安全性与效率具备一定的积极意义。
一、项目介绍
开发语言：Python
算法：yolov8 pyqt5
二、功能介绍
本交通信号灯检测识别系统的架构设计在一定程度上遵循模块化与层次化原则。从整体流程来看，首先需要对原始图像数据进行采集与初步处理，然后将处理后的数据输入至融合的 ResNet+VGG 模型进行信号灯的检测与识别，最后将识别结果通过 PyQt5 设计的用户界面呈现给使用者。各模块之间存在相互协作关系，数据在各层次间有序流动，这或许能够保障系统相对高效且稳定地运行。
智能汽车交通信号灯识别系统：功能和性能指标： 1、能够准确识别红灯、绿灯和黄灯，并进行分类，给出信号灯状态的视觉或声音提示。 2、识别准确率达到95%以上，响应时间小于200毫秒。 3、在各种环境下的识别准确率应保持在90%以上，确保系统在复杂条件下的稳定性。 4、用户界面应简洁明了，操作便捷。 5、采用python或其他仿真软件对关键算法进行仿真。 6、对系统进行软硬件设计、制作和调试，使系统满足上述指标。
三、核心代码
部分代码：
四、效果图
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