代码功能：

1. 基于 YOLOv5-12 的交通标志识别，支持 11 类标志（限速40/50/60/70/80、注意让行、禁止驶入、泊车、行人、环形交叉、停车）。
2. 数据集共 7444 张带标签图像，训练/验证/测试分别为 6516/632/296 张
3. 支持图像、视频、摄像头与批量图片文件输入。
4. 提供 Python 代码 与 PySide6 界面，界面可一键修改背景/图标/文字。
5. 支持更换 YOLO 系列模型与参数。
6. SQLite 数据库登录注册，识别结果可导出并存储数据库。

详细教程：

1. 原理介绍的博客：YOLOv5至YOLOv12升级：交通标志识别系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）
2. 功能效果展示视频：YOLOv5至YOLOv12升级：交通标志识别系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）
3. 环境配置博客教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；
4. 或者环境配置视频教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境依赖配置教程
5. 数据集标注教程（如需自行标注数据）：新手教程—LabelImg标注工具使用与YOLO格式转换及数据集划分教程

注意事项：版权所有，禁止盗卖或用于商业化用途；

YOLOv5-12 + Python + 深度学习

UI界面 + 数据集 + 完整代码

PySide6界面 + 登录注册界面 + 数据库SQL

界面/文字/图标/作者信息一键修改

项目附说明文档

购买后可预约免费协助安装（项目咨询+跑通保障）

下载和咨询：

1. 付费完成后面包多网站会在本页面自动解锁资源下载链接（无需等待人工发货），划动页面到下方就能看到了，点击下载即可。
2. 付费完成后自动解锁客服联系方式，也可随时面包多私信作者。

注意事项：

1. 尽管深耕深度学习领域，但我们亦非全能，面对各种问题咨询也可能不会或解决不了，请您见谅！
2. 此项目为教程示例Demo代码，能跑通效果如演示那样，但算法实现效果并非完美，预期低一点；
3. 算法检测效果通常在数据集上效果比较好，但用在实际情况（如未在训练集出现过的数据）测试效果可能很拉跨，此为人工智能领域常见问题，通常可通过增加数据训练增加泛化性能；
4. 深度学习算法性能要求高，性能差的电脑还可能有不同程度运行速度慢的情况，一般电脑测下来都还行；
5. 有用户希望精度极高/运行速度快/各种场景效果都要好，可能满足不了需求；
6. 数字商品不同于实物商品，购买后无法收回，因此原则上一旦购买概不退款；
7. 如介意以上情况请谨慎购买，或先咨询作者。
8. 学习在继续，代码不会敲，BUG总会有，但生活远不止这些；遇事揣着平和与愉悦，再深的坑、再难的坎，最后都能顺畅走通或绕过去！

项目包含的内容：

包含带标签的数据集、训练代码、深度学习模型代码、UI界面代码等完整代码，具体截图如下。

部分效果演示：

（1）启动与登录 系统启动后首先出现登录/注册界面，支持本地 SQLite 账户管理、头像与偏好设置的加载，演示中展示登陆成功后载入用户配置并进入主界面。

（2）多源输入与实时检测（摄像头/视频/图片/文件夹） 界面左侧为输入源控制（摄像头选择、文件/文件夹导入、视频播放控制），中间为实时画面预览与检测结果叠加（边框、类别、置信度）；右侧展示实时类别统计与可交互的检测结果列表，支持逐帧浏览与导出单帧结果。该场景演示即时从摄像头捕获并完成检测、标注与统计的完整闭环。

（3）模型选择与对比演示 界面提供下拉列表切换 YOLO 族模型（v5–v12，各规模 n/s），并能在同一画面执行模型 A/B 对比（并列或切换），实时显示 FPS、延迟与 mAP 报表摘要，方便直观比较不同模型在同一输入下的差异。

（4）新具有主题修改功能，支持实时更换背景、图标与文字样式或者删除不想用的控件、即时预览与热加载，并可保存/导出为个人主题以实现界面个性化与持久化。