[C#][winform]基于yolov8的道路交通事故检测系统C#源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【重要说明】

该系统以opencvsharp作图像处理,onnxruntime做推理引擎，使用CPU进行推理，适合有显卡或者没有显卡windows x64系统均可，不支持macOS和Linux系统，不支持x86的windows操作系统。由于采用CPU推理，要比GPU慢。为了适合大部分操作系统我们暂时只写了CPU推理源码，GPU推理源码后期根据需要可能会调整，目前只考虑CPU推理，主要是为了照顾现在大部分使用该源码是学生，很多人并没有显卡的电脑情况。

【算法介绍】

基于YOLOV8的道路交通事故检测系统是一种先进的智能交通监控解决方案，它利用YOLOV8这一前沿的目标检测算法，实现对交通事故的高效、实时检测。

该系统结合了自定义的道路交通事故数据集，对YOLOV8模型进行了针对性的训练与优化，使其能够精确识别交通事故的发生及其类型。在实际应用中，系统能够快速识别视频流中的多种目标，如车辆、行人等，并准确判断其是否存在交通事故行为。

此外，该系统通过PyQt5框架实现了友好且易于操作的用户界面，用户可以通过该界面实时监控交通状况，查看事故检测结果，并进行相关的操作设置。系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，同时支持检测结果的实时显示，方便用户进行后续分析和处理。

基于YOLOV8的道路交通事故检测系统不仅适用于城市道路监控，还可以推广应用到高速公路、交通枢纽等更复杂的交通场景中。它能够帮助缩短紧急服务响应时间，减少交通阻塞，同时还能为事故分析和预防措施的制定提供数据支持。

总的来说，基于YOLOV8的道路交通事故检测系统为交通安全提供了一种智能化、自动化的解决方案，有助于提升城市交通管理水平，保障行人和驾驶员的生命财产安全。

【效果展示】

【测试环境】

windows10 x64系统
VS2019
netframework4.7.2
opencvsharp4.8.0
onnxruntime1.16.3

【模型可以检测出类别】

accident
moderate
severe

【相关数据集(非本文训练的数据集)】

https://download.csdn.net/download/FL1623863129/87580711

【训练信息】

参数	值
训练集图片数	7089
验证集图片数	1084
训练map	95.9%
训练精度(Precision)	92.0%
训练召回率(Recall)	93.5%

验证集测试精度信息

类别	MAP50(单位：%)
all	96
accident	91
moderate	98
severe	99

【部分实现源码】

using OpenCvSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Diagnostics;
using System.Drawing;
using System.IO;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms;

namespace FIRC
{
    public partial class Form1 : Form
    {

        public bool videoStart = false;//视频停止标志
        string weightsPath = Application.StartupPath + "\\weights";//模型目录
        string labelTxt= Application.StartupPath + "\\weights\\class_names.txt";//类别文件
        Yolov8Manager detetor = new Yolov8Manager();//推理引擎
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
            CheckForIllegalCrossThreadCalls = false;//线程更新控件不报错
        }
        private void LoadWeightsFromDir()
        {
            var di = new DirectoryInfo(weightsPath);
            foreach(var fi in di.GetFiles("*.onnx"))
            {
                comboBox1.Items.Add(fi.Name);
            }
            if(comboBox1.Items.Count>0)
            {
                comboBox1.SelectedIndex = 0;
            }
            else
            {
                tssl_show.Text = "未找到模型,请关闭程序，放入模型到weights文件夹!";
                tsb_pic.Enabled = false;
                tsb_video.Enabled = false;
                tsb_camera.Enabled = false;
            }
        }
        private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
        {
            LoadWeightsFromDir();//从目录加载模型
        }
        public string GetResultString(Result result)
        {
            Dictionary<string, int> resultDict = new Dictionary<string, int>();
            for (int i = 0; i < result.length; i++)
            {
                if(resultDict.ContainsKey( result.classes[i]) )
                {
                    resultDict[result.classes[i]]++;
                }
                else
                {
                    resultDict[result.classes[i]]=1;
                }
            }

            var resultStr = "";
            foreach(var item in resultDict)
            {
                resultStr += string.Format("{0}:{1}\n",item.Key,item.Value);
            }
            return resultStr;
        }
        private void tsb_pic_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
            ofd.Filter = "*.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png";
            if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
            tssl_show.Text = "正在检测中...";
            Task.Run(() => {
                var sw = new Stopwatch();
                sw.Start();
                Mat image = Cv2.ImRead(ofd.FileName);
                detetor.Confidence =Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value);
                detetor.IOU = Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value);
                var results=detetor.Inference(image);
                var resultImage = detetor.DrawImage(image,results);
     
                sw.Stop();
                pb_show.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultImage);
                tb_res.Text = GetResultString(results);
                tssl_show.Text = "检测已完成!总计耗时"+sw.Elapsed.TotalSeconds+"秒";
            });
           


        }

        public void VideoProcess(string videoPath)
        {
            Task.Run(() => {

                detetor.Confidence = Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value);
                detetor.IOU = Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value);
                VideoCapture capture = new VideoCapture(videoPath);
                if (!capture.IsOpened())
                {
                    tssl_show.Text="视频打开失败!";
                    return;
                }
                Mat frame = new Mat();
                var sw = new Stopwatch();
                int fps = 0;
                while (videoStart)
                {

                    capture.Read(frame);
                    if (frame.Empty())
                    {
                        Console.WriteLine("data is empty!");
                        break;
                    }
                    sw.Start();
                    var results = detetor.Inference(frame);
                    var resultImg = detetor.DrawImage(frame,results);
                    sw.Stop();
                    fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
                    sw.Reset();
                    Cv2.PutText(resultImg, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
                    //显示结果
                    pb_show.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultImg);
                    tb_res.Text = GetResultString(results);
                    Thread.Sleep(5);


                }

                capture.Release();

                pb_show.Image = null;
                tssl_show.Text = "视频已停止!";
                tsb_video.Text = "选择视频";

            });
        }
        public void CameraProcess(int cameraIndex=0)
        {
            Task.Run(() => {

                detetor.Confidence = Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value);
                detetor.IOU = Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value);
                VideoCapture capture = new VideoCapture(cameraIndex);
                if (!capture.IsOpened())
                {
                    tssl_show.Text = "摄像头打开失败!";
                    return;
                }
                Mat frame = new Mat();
                var sw = new Stopwatch();
                int fps = 0;
                while (videoStart)
                {

                    capture.Read(frame);
                    if (frame.Empty())
                    {
                        Console.WriteLine("data is empty!");
                        break;
                    }
                    sw.Start();
                    var results = detetor.Inference(frame);
                    var resultImg = detetor.DrawImage(frame, results);
                    sw.Stop();
                    fps = Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds);
                    sw.Reset();
                    Cv2.PutText(resultImg, "FPS=" + fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3);
                    //显示结果
                    pb_show.Image = OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultImg);
                    tb_res.Text = GetResultString(results);
                    Thread.Sleep(5);


                }

                capture.Release();

                pb_show.Image = null;
                tssl_show.Text = "摄像头已停止!";
                tsb_camera.Text = "打开摄像头";

            });
        }
        private void tsb_video_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if(tsb_video.Text=="选择视频")
            {
                OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog();
                ofd.Filter = "视频文件(*.*)|*.mp4;*.avi";
                if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return;
                videoStart = true;
                VideoProcess(ofd.FileName);
                tsb_video.Text = "停止";
                tssl_show.Text = "视频正在检测中...";

            }
            else
            {
                videoStart = false;
               
            }
        }

        private void tsb_camera_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            if (tsb_camera.Text == "打开摄像头")
            {
                videoStart = true;
                CameraProcess(0);
                tsb_camera.Text = "停止";
                tssl_show.Text = "摄像头正在检测中...";

            }
            else
            {
                videoStart = false;

            }
        }

        private void tsb_exit_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            videoStart = false;
            this.Close();
        }

        private void trackBar1_Scroll(object sender, EventArgs e)
        {
            numericUpDown1.Value = Convert.ToDecimal(trackBar1.Value / 100.0f);
        }

        private void trackBar2_Scroll(object sender, EventArgs e)
        {
            numericUpDown2.Value = Convert.ToDecimal(trackBar2.Value / 100.0f);
        }

        private void numericUpDown1_ValueChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            trackBar1.Value = (int)(Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value) * 100);
        }

        private void numericUpDown2_ValueChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            trackBar2.Value = (int)(Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value) * 100);
        }

        private void comboBox1_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e)
        {
            tssl_show.Text="加载模型:"+comboBox1.Text;
            detetor.LoadWeights(weightsPath+"\\"+comboBox1.Text,labelTxt);
            tssl_show.Text = "模型加载已完成!";
        }
    }
}

【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并根据官方export命令将自己pt模型转成onnx模型
（2）使用vs2019打开sln项目，选择x64 release并且修改一些必要的参数，比如输入shape等，点击运行即可查看最后效果

特别注意如果运行报错了，请参考我的博文进行重新引用我源码的DLL：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135424751

【提供文件】

C#源码
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）

【视频演示】

[C#][winform]基于yolov8的道路交通事故检测系统C#源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面_哔哩哔哩_bilibili【测试环境】windows10 x64系统VS2019netframework4.7.2opencvsharp4.8.0onnxruntime1.16.3更多信息和源码下载参考博文：https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/143069821, 视频播放量 1、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者未来自主研究中心, 作者简介未来自主研究中心，相关视频：C# winform使用纯opencvsharp部署yolox-onnx模型，C# winform部署yolov11-pose姿态估计onnx模型，使用C#的winform部署yolov8的onnx实例分割模型，C++版本yolov8的onnx模型加密方法保护自己模型和版权，基于yolov8的火焰烟雾检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，C#部署官方yolov8-obb旋转框检测的onnx模型，易语言部署yolov8的onnx模型，基于yolov8的PCB缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，使用C++部署yolov8的onnx和bytetrack实现目标追踪，基于C# winform调用文心一言大模型实现实时聊天功能https://www.bilibili.com/video/BV1ykCXYTEKo/