基于YOLO的车辆分类识别毕业设计：8457张数据集与算法实践全解析

一、毕业设计选题背景与价值

在智能交通系统（ITS）与自动驾驶技术快速发展的背景下，车辆分类识别作为核心感知模块，承担着交通流量统计、车型收费、异常行为检测等关键任务。传统方法依赖人工特征提取与分类器设计，存在鲁棒性差、泛化能力弱等问题。基于深度学习的YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借其端到端检测、实时性强的特点，成为车辆分类领域的首选方案。

本毕业设计以“基于YOLO的车辆分类识别系统”为题，通过构建8457张标注数据集、优化YOLO模型结构、部署实际应用场景，验证算法在复杂环境下的性能表现。研究价值体现在：（1）解决小样本下车型分类的过拟合问题；（2）探索轻量化模型在嵌入式设备的部署可行性；（3）为交通监控、无人驾驶等场景提供技术储备。

二、8457张车辆分类数据集构建与标注

1. 数据集来源与多样性设计

数据集包含8457张车辆图像，覆盖5类常见车型：轿车（Sedan）、SUV（Sport Utility Vehicle）、卡车（Truck）、公交车（Bus）、摩托车（Motorcycle）。数据来源分为三部分：

• 公开数据集整合：从KITTI、BDD100K、COCO等数据集中筛选车辆标注样本，占比约40%；
• 自主采集：通过车载摄像头与道路监控设备采集不同光照（白天/夜晚）、天气（晴天/雨天/雾天）、角度（前视/侧视/后视）的图像，占比35%；
• 数据增强生成：使用Albumentations库对原始图像进行随机裁剪、旋转（±15°）、亮度调整（±30%）、添加噪声等操作，扩充数据至25%。

2. 标注规范与工具选择

标注采用YOLO格式的txt文件，每行包含class_id x_center y_center width height（归一化至0-1）。标注工具选用LabelImg与CVAT结合：

• LabelImg：用于初始边界框标注，支持YOLO格式导出；
• CVAT：进行多人协作标注与质量审核，通过交叉验证减少漏标、错标。

3. 数据集划分与统计

按71比例划分训练集、验证集、测试集，确保每类样本分布均衡。统计显示：

• 轿车样本最多（32%），摩托车最少（12%）；
• 夜间样本占比18%，雨天样本占比9%；
• 侧视角度样本占比45%，高于前视（30%）与后视（25%）。

三、YOLO车辆分类识别算法实现

1. 算法选型与改进

选用YOLOv5s作为基线模型，因其轻量化（参数量7.2M）与高精度（mAP@0.5:95.2%）的平衡。针对车辆分类任务进行以下优化：

• 输入分辨率调整：将默认640×640提升至800×800，提升小目标检测能力；
• 损失函数改进：在CIoU Loss基础上引入Focal Loss，解决类别不平衡问题（公式1）：

  FL(pt) = -αt(1-pt)^γ log(pt), 其中pt为预测概率，αt为类别权重，γ=2

• 注意力机制融合：在Backbone中嵌入CBAM（Convolutional Block Attention Module），增强对车辆关键区域的特征提取（图1）。

2. 训练策略与超参数调优

• 优化器选择：采用AdamW，权重衰减0.01，初始学习率0.001；
• 学习率调度：使用CosineAnnealingLR，最小学习率1e-6；
• 批处理大小：根据GPU内存设置为16（单卡RTX 3090）；
• 训练轮次：300轮，早停机制（验证集mAP连续10轮不提升则终止）。

3. 模型评估与对比

在测试集上评估指标如下：
| 模型 | mAP@0.5 | 参数量 | 推理速度（FPS） |
|———————|————-|————|—————————|
| YOLOv5s | 94.7% | 7.2M | 45 |
| YOLOv5s+Focal| 95.3% | 7.2M | 43 |
| YOLOv5s+CBAM | 96.1% | 7.5M | 40 |

结果显示，融合CBAM的模型在精度提升1.4%的同时，仅增加0.3M参数量，满足实时性要求。

四、毕业设计实践建议

1. 数据集构建注意事项

• 标注一致性：定期抽查标注质量，错误率需控制在5%以下；
• 类别平衡：通过过采样（Oversampling）或加权损失解决长尾分布问题；
• 版本管理：使用YAML文件记录数据集版本、标注规范与划分方式。

2. 算法优化方向

• 模型压缩：尝试知识蒸馏（如将YOLOv5l蒸馏至v5s）或量化（INT8推理）；
• 多任务学习：联合检测与分类任务，共享Backbone特征；
• 域适应：针对特定场景（如高速公路）进行微调，提升泛化能力。

3. 部署与扩展

• 嵌入式部署：使用TensorRT加速，在Jetson AGX Xavier上实现30FPS推理；
• Web应用开发：基于Flask搭建车辆分类API，支持图片/视频流输入；
• 数据闭环：设计用户反馈接口，持续收集难样本更新数据集。

五、总结与展望

本毕业设计通过构建8457张车辆分类数据集、优化YOLOv5算法，实现了96.1%的mAP与40FPS的实时性能。未来工作可探索：（1）结合3D点云提升遮挡车辆检测能力；（2）集成跟踪算法实现多目标轨迹预测；（3）开源数据集与代码，推动学术界与产业界合作。

对于计算机视觉领域的学生，本设计提供了从数据集构建到算法部署的全流程参考，尤其适合作为本科/硕士毕业设计的选题方向。建议结合自身硬件条件（如GPU资源）调整模型规模，优先保证实现可行性，再逐步追求性能突破。