基于YOLOv9实现的自行车检测系统：为共享自行车违停项目开发（附项目源码及数据集下载）

项目完整源码与模型

• YOLOv9实现源码：项目完整源码及教程-点我下载
• 数据集：自行车识别检测数据集1901张带xml和txt标签-点我下载
• YOLOv8实现带GUI界面源码：项目完整源码及教程-点我下载
• YOLOv8实现不带GUI源码：项目完整源码及教程-点我下载

基于YOLOv9实现的自行车检测系统：为自行车违停项目开发

项目概述

随着城市化进程的加快，自行车作为绿色出行工具，其数量在不断增加。然而，随之而来的自行车违停问题也日益严重，给城市交通管理带来了挑战。为了有效监测自行车违停情况，我们基于YOLOv9（You Only Look Once version 9）开发了一款自行车检测系统。该系统能够实时检测视频或图像中的自行车，并识别其是否违停，为城市交通管理提供智能化解决方案。

本文将详细介绍该系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线，旨在帮助读者快速上手并将其应用于自行车违停项目的开发中。

项目内容

1. Python源码：包含系统的核心算法、数据处理、模型加载与推理等部分。
2. 运行教程：详细指导如何安装依赖、配置环境、运行系统等步骤。
3. 训练好的模型：提供已经训练好的YOLOv9模型权重文件，用于检测自行车。
4. 评估指标曲线：展示模型在训练过程中的准确率、召回率等评估指标的变化情况。

Python源码详解

1. 环境配置

首先，确保你的开发环境中安装了以下依赖库：

• PyTorch
• OpenCV
• NumPy
• Matplotlib
• YOLOv9官方库或相关实现

可以使用以下命令安装这些依赖：

pip install torch torchvision opencv-python-headless numpy matplotlib
# 根据需要安装YOLOv9的实现库，具体步骤请参考官方文档

博主环境如下：(供参考，也可以配置与我一样)

【说明】
1、以下是我训练测试环境的软件包及版本，博主用的是python3.9，供参考。
2、自己训练测试不一定非得与我的环境软件包本本一摸一样。
3、博主使用的显卡型号位英伟达2080ti

Package                  Version
------------------------ --------------------
absl-py                  2.1.0
albucore                 0.0.12
albumentations           1.4.12
annotated-types          0.7.0
asttokens                2.4.1
certifi                  2024.7.4
charset-normalizer       3.3.2
contourpy                1.2.1
cycler                   0.12.1
decorator                5.1.1
eval_type_backport       0.2.0
exceptiongroup           1.2.2
executing                2.0.1
filelock                 3.15.4
fonttools                4.53.1
fsspec                   2024.6.1
gitdb                    4.0.11
GitPython                3.1.43
grpcio                   1.65.1
idna                     3.7
imageio                  2.34.2
importlib_metadata       8.2.0
importlib_resources      6.4.0
ipython                  8.18.1
jedi                     0.19.1
Jinja2                   3.1.4
kiwisolver               1.4.5
lazy_loader              0.4
Markdown                 3.6
MarkupSafe               2.1.5
matplotlib               3.9.1
matplotlib-inline        0.1.7
mpmath                   1.3.0
networkx                 3.2.1
numpy                    1.26.4
nvidia-cublas-cu12       12.1.3.1
nvidia-cuda-cupti-cu12   12.1.105
nvidia-cuda-nvrtc-cu12   12.1.105
nvidia-cuda-runtime-cu12 12.1.105
nvidia-cudnn-cu12        9.1.0.70
nvidia-cufft-cu12        11.0.2.54
nvidia-curand-cu12       10.3.2.106
nvidia-cusolver-cu12     11.4.5.107
nvidia-cusparse-cu12     12.1.0.106
nvidia-nccl-cu12         2.20.5
nvidia-nvjitlink-cu12    12.5.82
nvidia-nvtx-cu12         12.1.105
opencv-python            4.10.0.84
opencv-python-headless   4.10.0.84
packaging                24.1
pandas                   2.2.2
parso                    0.8.4
pexpect                  4.9.0
Pillow                   9.1.0
pip                      24.0
prompt_toolkit           3.0.47
protobuf                 4.25.4
psutil                   6.0.0
ptyprocess               0.7.0
pure_eval                0.2.3
pycocotools              2.0.8
pydantic                 2.8.2
pydantic_core            2.20.1
Pygments                 2.18.0
pyparsing                3.1.2
python-dateutil          2.9.0.post0
pytz                     2024.1
PyYAML                   6.0.1
requests                 2.32.3
scikit-image             0.24.0
scipy                    1.13.1
seaborn                  0.13.2
setuptools               69.5.1
six                      1.16.0
slim                     0.1
smmap                    5.0.1
stack-data               0.6.3
sympy                    1.13.1
tensorboard              2.17.0
tensorboard-data-server  0.7.2
tf-slim                  1.1.0
thop                     0.1.1.post2209072238
tifffile                 2024.7.24
tomli                    2.0.1
torch                    1.10.1+cu111
torchaudio               0.10.1+cu111
torchvision              0.11.2+cu111
tqdm                     4.66.4
traitlets                5.14.3
triton                   3.0.0
typing_extensions        4.12.2
tzdata                   2024.1
urllib3                  2.2.2
wcwidth                  0.2.13
Werkzeug                 3.0.3
wheel                    0.43.0
zipp                     3.19.2

2. 数据处理

数据处理部分包括数据集的准备、标注文件的解析以及数据增强等。我们使用了自定义的数据集格式，其中包含自行车及其违停情况的图片和对应的标注文件（如XML或JSON格式）。

# 数据集加载与预处理示例代码
from dataset import CustomDataset

dataset = CustomDataset(root='path/to/dataset', transform=transforms.Compose([...]))
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True, num_workers=4)

3. 模型加载与推理

我们使用YOLOv9作为目标检测模型，并加载训练好的权重文件。推理部分包括图片预处理、模型前向传播和后处理（如NMS非极大值抑制）等步骤。

# 模型加载与推理示例代码
import torch
from models.yolo import YOLOv9

model = YOLOv9(weights='path/to/weights/yolov9_bicycle.pt')
model.eval()

# 图片推理示例
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
results = model(img)
# 后处理：解析检测结果并绘制边界框

4. 结果展示与违停判断

检测结果通过OpenCV绘制在原始图片上，并显示自行车的检测框及其是否违停的判断结果。

# 结果展示与违停判断示例代码
for result in results:
    x1, y1, x2, y2, conf, cls = result
    if cls == bicycle_class_id and is_illegal_parking(x1, y1, x2, y2):  # 假设有is_illegal_parking函数判断违停
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 0, 255), 2)  # 红色框表示违停
        cv2.putText(img, 'Illegal Parking', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
    else:
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)  # 绿色框表示合法停放

cv2.imshow('Detected Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行教程

1. 下载项目代码

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2. 配置环境

按照上述环境配置部分安装依赖库，并确保Python版本符合要求。

3. 准备数据集

将你的数据集按照项目要求的格式整理好，并放置在指定目录下。数据集应包含自行车及其违停情况的图片和对应的标注文件。

4. 运行系统

使用命令行或IDE运行主程序文件（如main.py），并传入必要的参数（如数据集路径、模型权重文件路径、视频文件路径等）。

python main.py --dataset_path path/to/dataset --weights_path path/to/weights/yolov9_bicycle.pt --video_path path/to/video.mp4

或者，如果你只想检测单张图片，可以修改代码以接受图片路径作为输入。

训练好的模型

我们提供了已经训练好的YOLOv9模型权重文件yolov9_bicycle.pt，该文件可以直接用于检测自行车及其违停情况。你可以从项目中的models/weights目录下找到这个文件。

训练模型结果截图，迭代200次

评估指标曲线

在训练过程中，我们记录了模型的准确率、召回率等评估指标的变化情况，并绘制了评估指标曲线。这些曲线可以帮助你了解模型的训练效果和性能。

从图中可以看出，模型在训练过程中逐渐收敛，准确率等指标逐步提升。你可以根据这些曲线调整训练参数或优化模型结构，以获得更好的性能。

自行车标签分布可视化图

训练集验证集效果图;

YOLOv8的识别检测效果图

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• YOLOv8实现带GUI界面源码：项目完整源码及教程-点我下载
• YOLOv8实现不带GUI源码：项目完整源码及教程-点我下载

结论

本文详细介绍了基于YOLOv9的自行车检测系统的Python源码、运行教程、训练好的模型以及评估指标曲线。该系统能够实时检测视频或图像中的自行车，并识别其是否违停，为城市交通管理提供了智能化解决方案。希望读者能够通过本文快速上手该系统，并在自行车违停项目的开发中取得良好的效果。

注意：以上文章内容为示例模板，具体实现细节、代码路径、数据集格式等需要根据实际情况进行调整。此外，由于YOLOv9的实现可能随着版本更新而发生变化，请参考最新的官方文档或相关资源。在实际应用中，你可能还需要根据具体需求对代码进行扩展和优化。