Trafficlight
Модель traficlight.pt разработана для задачи обнаружения пешеходных светофоров с целью распознавания состояния сигнала — красного или зелёного. Она основана на современной архитектуре YOLOv8 от Ultralytics и...
Fuente del modelo
- Tipo
- Other
- Tamaño del archivo
- 5,97 MB
- Versión
- vRevision ce07409
- Actualizado
- 16 sept 2026
- Descargas
- 41
- Tareas
- Detección de objetos
- Fuente
- Hugging Face
Descripción de la fuente
🦓 Модель traficlight.pt — Обнаружение пешеходных светофоров для мобильных роботов
Модель traficlight.pt разработана для задачи обнаружения пешеходных светофоров с целью распознавания состояния сигнала — красного или зелёного.
Она основана на современной архитектуре YOLOv8 от Ultralytics и предназначена для применения в мобильных роботах, передвигающихся в городской среде.
🎯 Назначение
Модель ориентирована на использование в проектах мобильной робототехники и системах машинного зрения: 🔴🟢 Определение текущего сигнала светофора — красный или зелёный
| Зеленый сигнал | Красный сигнал |
|---|---|
| input | output |
⚙️ Характеристики
| Параметр | Значение |
|---|---|
| 📦 Архитектура | YOLOv8n |
| 📐 Количество слоёв | 129 (fused: 72) |
| 🧮 Параметров | 3,011,238 (fused: 3,006,038) |
| 🧠 Градиентов | 0 (модель в режиме инференса) |
| ⚙️ FLOPs | 8.2 GFLOPs (fused: 8.1 GFLOPs) |
| 🎯 Количество классов | 2 (цвета светофора) |
🚀 Пример использования
from ultralytics import YOLO
import cv2
# Загрузка модели
model = YOLO("traficlight.pt")
# Загрузка изображения
img = cv2.imread("frame.jpg")
# Предсказание
results = model(img)
# Отображение результата
results[0].show()
Fuentes
1 fuente
Fuentes
1 fuenteVerificado 16 sept
Artefactos del modelo
1 artefacto
Artefactos del modelo
1 artefactoExtractos de fuentes
2 extractos
Extractos de fuentes
2 extractos--- license: mit library_name: ultralytics pipeline_tag: object-detection --- # 🦓 Модель `traficlight.pt` — Обнаружение пешеходных светофоров для мобильных роботов Модель `traficlight.pt` разработана для задачи **обнаружения пешеходных светофоров** с целью распознавания состояния сигнала — **красного** или **зелёного**. Она основана на современной архитектуре **YOLOv8** от [Ultralytics](https://github.com/ultralytics/ultralytics) и предназначена для применения в **мобильных роботах**, передвигающихся в городской среде. --- ## 🎯 Назначение Модель ориентирована на использование в проектах **мобильной робототехники** и системах машинного зрения: 🔴🟢 Определение текущего сигнала светофора — **красный** или **зелёный** | Зеленый сигнал | Красный сигнал | |----------|-------------| |  |  | --- ## ⚙️ Характеристики | Параметр | Значение | |----------------------------|----------------------------------------| | 📦 Архитектура | YOLOv8n | | 📐 Количество слоёв | 129 (fused: 72) | | 🧮 Параметров | 3,011,238 (fused: 3,006,038) | | 🧠 Градиентов | 0 (модель в режиме инференса) | | ⚙️ FLOPs | 8.2 GFLOPs (fused: 8.1 GFLOPs) | | 🎯 Количество классов | 2 (цвета светофора) | --- ## 🚀 Пример использования ```python from ultralytics import YOLO import cv2 # Загрузка модели model = YOLO("traficlight.pt") # Загрузка изображения img = cv2.imread("frame.jpg") # Предсказание results = model(img) # Отображение результата results[0].show()
Source context: 41 downloads · 1 likes · Pipeline object-detection · Library ultralytics · Repo Aleton/trafficlight
