wordpress网站换字体颜色,庆阳定制网站,优设网视频剪辑教程,wordpress在线教育主题购买《博主简介》 小伙伴们好#xff0c;我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源#xff0c;可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】#xff0c;共同学习交流~ #x1f44d;感谢小伙伴们点赞、关注#xff01; 《------往期经典推…《博主简介》 小伙伴们好我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】共同学习交流~ 感谢小伙伴们点赞、关注 《------往期经典推荐------》
一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】11.【基于YOLOv8深度学习的安全帽目标检测系统】12.【基于YOLOv8深度学习的120种犬类检测与识别系统】13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】20.【基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统】21.【基于YOLOv8深度学习的高精度车辆行人检测与计数系统】22.【基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统】23.【基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统】24.【基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统】25.【基于YOLOv8深度学习的200种鸟类智能检测与识别系统】26.【基于YOLOv8深度学习的45种交通标志智能检测与识别系统】27.【基于YOLOv8深度学习的人脸面部表情识别系统】28.【基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统】29.【基于YOLOv8深度学习的智能肺炎诊断系统】30.【基于YOLOv8深度学习的葡萄簇目标检测系统】31.【基于YOLOv8深度学习的100种中草药智能识别系统】32.【基于YOLOv8深度学习的102种花卉智能识别系统】33.【基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统】34.【基于YOLOv8深度学习的水稻叶片病害智能诊断系统】35.【基于YOLOv8与ByteTrack的车辆行人多目标检测与追踪系统】36.【基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统】37.【基于YOLOv8深度学习的复杂场景下船舶目标检测系统】38.【基于YOLOv8深度学习的农作物幼苗与杂草检测系统】39.【基于YOLOv8深度学习的智能道路裂缝检测与分析系统】40.【基于YOLOv8深度学习的葡萄病害智能诊断与防治系统】41.【基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统】42.【基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统】43.【基于YOLOv8深度学习的木薯病害智能诊断与防治系统】44.【基于YOLOv8深度学习的野外火焰烟雾检测系统】45.【基于YOLOv8深度学习的脑肿瘤智能检测系统】46.【基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统】47.【基于YOLOv8深度学习的橙子病害智能诊断与防治系统】48.【车辆检测追踪与流量计数系统】49.【行人检测追踪与双向流量计数系统】50.【基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统】51.【危险区域人员闯入检测与报警系统】52.【高密度人脸智能检测与统计系统】
二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】持续更新中~
《------正文------》
基本功能演示 基于深度学习的非机动车驾驶员头盔检测系统【python源码Pyqt5界面数据集训练代码】深度学习实战、目标检测、 摘要非机动车驾驶员头盔检测系统通过先进的视觉识别技术加强了道路安全管理降低了头部受伤的风险从而有效减少了交通事故的发生。它可以被广泛应用于城市交通监控、执法、安全教育、事故分析和保险评估等多个领域发挥着重要的社会安全功能。本文基于YOLO11深度学习框架通过764张非机动车驾驶员头盔佩戴情况的相关图片分别训练了可进行非机动车驾驶员头盔目标检测的模型,可以检测是否佩戴头盔两种状态。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的非机动车驾驶员头盔检测系统更便于进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的支持图片、视频以及摄像头进行目标检测并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程给感兴趣的小伙伴参考学习完整的代码资源文件获取方式见文末。 文章目录 基本功能演示研究背景主要工作内容一、软件核心功能介绍及效果演示软件主要功能界面参数设置说明检测结果说明主要功能说明1图片检测说明2视频检测说明3摄像头检测说明4保存图片与视频检测说明 二、YOLO11简介二、模型训练、评估与推理1. 数据集准备与训练2.模型训练3. 训练结果评估4. 使用模型进行推理 三、可视化系统制作Pyqt5简介1. 基本架构2. 事件驱动编程3. Qt 对象模型4. 部件Widgets5. 布局管理6. 资源管理7. 信号与槽机制8. 跨平台性 【获取方式】 点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取 研究背景
非机动车驾驶员头盔检测系统在提升道路交通安全中起着至关重要的作用。通过利用YOLO11深度学习框架该系统能够及时准确地判断非机动车驾驶或乘坐人员是否佩戴头盔从而有助于预防交通事故的发生保护驾驶员及乘客的生命安全并且促使驾驶员养成佩戴头盔的良好习惯。 其主要应用场景包括 交通监控在城市道路和交通节点监控摩托车、电动车等非机动车驾驶者是否佩戴头盔。 交通执法辅助交通警察进行执法自动识别违规不佩戴头盔的行为并进行取证。 安全宣传在安全教育和宣传中利用该系统的数据进行分析提高公众安全意识。 事故分析在交通事故调查中验证事故发生时当事人是否佩戴头盔作为判断责任的依据之一。 企业安全管理在具有非机动车运营的企业内确保员工遵守安全规范违规者自动记录并提醒。 社区管理在住宅区等社区的道路上监控提高居民安全。 校园安全在校园及其周边道路上使用保护学生骑车安全。 总结来说非机动车驾驶员头盔检测系统通过先进的视觉识别技术加强了道路安全管理降低了头部受伤的风险从而有效减少了交通事故的发生。它可以被广泛应用于城市交通监控、执法、安全教育、事故分析和保险评估等多个领域发挥着重要的社会安全功能。随着城市化进程的加快这一系统的应用将为非机动车交通安全提供重要保障。
主要工作内容
本文的主要内容包括以下几个方面
搜集与整理数据集搜集整理实际场景中非机动车驾驶员头盔佩戴的相关数据图片并进行相应的数据处理为模型训练提供训练数据集训练模型基于整理的数据集根据最前沿的YOLO11目标检测技术训练目标检测模型实现对需要检测的对象进行实时检测功能可视化系统制作基于训练出的目标检测模型搭配Pyqt5制作的UI界面用python开发了一款界面简洁的水果质量好坏智能检测系统可支持图片、视频以及摄像头检测同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。
软件初始界面如下图所示
检测结果界面如下
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 可用于实际场景中非机动车驾驶员头盔检测分为两个检测类别[戴头盔, 未戴头盔]; 2. 支持图片、视频及摄像头进行检测同时支持图片的批量检测 3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息; 4. 支持图片或者视频的检测结果保存 5. 支持将图片的检测结果保存为csv文件;
界面参数设置说明 置信度阈值也就是目标检测时的conf参数只有检测出的目标置信度大于该值结果才会显示 交并比阈值也就是目标检测时的iou参数只有目标检测框的交并比大于该值结果才会显示
检测结果说明 显示标签名称与置信度表示是否在检测图片上标签名称与置信度显示默认勾选如果不勾选则不会在检测图片上显示标签名称与置信度 总目标数表示画面中检测出的目标数目 目标选择可选择单个目标进行位置信息、置信度查看。 目标位置表示所选择目标的检测框左上角与右下角的坐标位置。默认显示的是置信度最大的一个目标信息
主要功能说明
功能视频演示见文章开头以下是简要的操作描述。
1图片检测说明
点击打开图片按钮选择需要检测的图片或者点击打开文件夹按钮选择需要批量检测图片所在的文件夹操作演示如下 点击目标下拉框后可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮会对检测结果进行保存存储路径为save_data目录下,同时会将图片检测信息保存csv文件。 注1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。
2视频检测说明
点击视频按钮打开选择需要检测的视频就会自动显示检测结果再次点击可以关闭视频。 点击保存按钮会对视频检测结果进行保存存储路径为save_data目录下。
3摄像头检测说明
点击打开摄像头按钮可以打开摄像头可以实时进行检测再次点击可关闭摄像头。
4保存图片与视频检测说明
点击保存按钮后会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存对于图片图片检测还会保存检测结果为csv文件,方便进行查看与后续使用。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。 【注暂不支持视频文件的检测结果保存为csv文件格式。】
保存的检测结果文件如下
图片文件保存的csv文件内容如下包括图片路径、目标在图片中的编号、目标类别、置信度、目标坐标位置。 注其中坐标位置是代表检测框的左上角与右下角两个点的x、y坐标。
二、YOLO11简介 YOLO11源码地址https://github.com/ultralytics/ultralytics Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建并引入了新功能和改进以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
YOLO11创新点如下:
YOLO 11主要改进包括 增强的特征提取YOLO 11采用了改进的骨干和颈部架构增强了特征提取功能以实现更精确的目标检测。 优化的效率和速度优化的架构设计和优化的训练管道提供更快的处理速度同时保持准确性和性能之间的平衡。 更高的精度更少的参数YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度mAP参数比YOLOv8m少22%使其在不影响精度的情况下提高了计算效率。 跨环境的适应性YOLO 11可以部署在各种环境中包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。 广泛的支持任务YOLO 11支持各种计算机视觉任务如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和面向对象检测OBB。
YOLO11不同模型尺寸信息
YOLO11 提供5种不同的型号规模模型以满足不同的应用需求
Modelsize (pixels)mAPval 50-95Speed CPU ONNX (ms)Speed T4 TensorRT10 (ms)params (M)FLOPs (B)YOLO11n64039.556.1 ± 0.81.5 ± 0.02.66.5YOLO11s64047.090.0 ± 1.22.5 ± 0.09.421.5YOLO11m64051.5183.2 ± 2.04.7 ± 0.120.168.0YOLO11l64053.4238.6 ± 1.46.2 ± 0.125.386.9YOLO11x64054.7462.8 ± 6.711.3 ± 0.256.9194.9
二、模型训练、评估与推理
1. 数据集准备与训练
通过网络上搜集关于实际场景中非机动车驾驶人员的相关图片并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注分两个检测类别分别是戴头盔, 未戴头盔。
最终数据集一共包含764张图片其中训练集包含611张图片验证集包含153张图片。 部分图像及标注如下图所示
数据集各类别数目分布如下
2.模型训练
准备好数据集后将图片数据以如下格式放置在项目目录中。在项目目录中新建datasets目录同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
同时我们需要新建一个data.yaml文件用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时会读取该文件的信息用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下
train: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\BikeHelmetDetection_v11\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\BikeHelmetDetection_v11\datasets\Data\valnc: 2
names: [With Helmet, Without Helmet]注train与val后面表示需要训练图片的路径建议直接写自己文件的绝对路径。 数据准备完成后通过调用train.py文件进行模型训练epochs参数用于调整训练的轮数batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整最小为1】代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use(TkAgg)# 模型配置文件
model_yaml_path ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml
#数据集配置文件
data_yaml_path datasets/Data/data.yaml
#预训练模型
pre_model_name yolo11n.ptif __name__ __main__:#加载预训练模型model YOLO(model_yaml_path).load(pre_model_name)#训练模型results model.train(datadata_yaml_path,epochs150, # 训练轮数batch4, # batch大小nametrain_v11, # 保存结果的文件夹名称optimizerSGD) # 优化器模型常用训练超参数参数说明 YOLOv11 模型的训练设置包括训练过程中使用的各种超参数和配置。这些设置会影响模型的性能、速度和准确性。关键的训练设置包括批量大小、学习率、动量和权重衰减。此外优化器、损失函数和训练数据集组成的选择也会影响训练过程。对这些设置进行仔细的调整和实验对于优化性能至关重要。 以下是一些常用的模型训练参数和说明
参数名默认值说明modelNone指定用于训练的模型文件。接受指向 .pt 预训练模型或 .yaml 配置文件。对于定义模型结构或初始化权重至关重要。dataNone数据集配置文件的路径例如 coco8.yaml).该文件包含特定于数据集的参数包括训练数据和验证数据的路径、类名和类数。epochs100训练总轮数。每个epoch代表对整个数据集进行一次完整的训练。调整该值会影响训练时间和模型性能。patience100在验证指标没有改善的情况下提前停止训练所需的epoch数。当性能趋于平稳时停止训练有助于防止过度拟合。batch16批量大小有三种模式:设置为整数(例如’ Batch 16 ‘) 60% GPU内存利用率的自动模式(’ Batch -1 ‘)或指定利用率分数的自动模式(’ Batch 0.70 )。imgsz640用于训练的目标图像尺寸。所有图像在输入模型前都会被调整到这一尺寸。影响模型精度和计算复杂度。deviceNone指定用于训练的计算设备单个 GPU (device0、多个 GPU (device0,1)、CPU (devicecpu)或苹果芯片的 MPS (devicemps).workers8加载数据的工作线程数每 RANK 多 GPU 训练。影响数据预处理和输入模型的速度尤其适用于多 GPU 设置。nameNone训练运行的名称。用于在项目文件夹内创建一个子目录用于存储训练日志和输出结果。pretrainedTrue决定是否从预处理模型开始训练。可以是布尔值也可以是加载权重的特定模型的字符串路径。提高训练效率和模型性能。optimizerauto为训练模型选择优化器。选项包括 SGD, Adam, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp 等或 auto 用于根据模型配置进行自动选择。影响收敛速度和稳定性lr00.01初始学习率即 SGD1E-2, Adam1E-3) .调整这个值对优化过程至关重要会影响模型权重的更新速度。lrf0.01最终学习率占初始学习率的百分比 (lr0 * lrf)与调度程序结合使用随着时间的推移调整学习率。
3. 训练结果评估
在深度学习中我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLO11在训练时主要包含三个方面的损失定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失dfl_loss在训练结束后可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件如下所示
各损失函数作用说明 定位损失box_loss预测框与标定框之间的误差GIoU越小定位得越准 分类损失cls_loss计算锚框与对应的标定分类是否正确越小分类得越准 动态特征损失dfl_lossDFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时目标框需要缩放到特征图尺度即除以相应的stride并与预测的边界框计算Ciou Loss同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。 本文训练结果如下
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积m表示平均后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP.5表示阈值大于0.5的平均mAP可以看到本文模型目标检测的mAP0.5值为0.864结果还是十分不错的。
4. 使用模型进行推理
模型训练完成后我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。 图片检测代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2# 所需加载的模型目录
path models/best.pt
# 需要检测的图片地址
img_path TestFiles/BikesHelmets38.png# 加载预训练模型
model YOLO(path, taskdetect)# 检测图片
results model(img_path)
print(results)
res results[0].plot()
res cv2.resize(res,dsizeNone,fx2,fy2,interpolationcv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow(YOLOv8 Detection, res)
cv2.waitKey(0)执行上述代码后会将执行的结果直接标注在图片上结果如下
更多检测结果如下
三、可视化系统制作
基于上述训练出的目标检测模型为了给此检测系统提供一个用户友好的操作平台使用户能够便捷、高效地进行检测任务。本文基于Pyqt5开发了一个可视化的系统界面通过图形用户界面GUI用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。【系统详细展示见第一部分内容】
Pyqt5简介
PyQt5 是用于 Python 编程语言的一个绑定库提供了对 Qt 应用程序框架的访问。它常用于开发跨平台的桌面应用程序具有丰富的功能和广泛的控件支持。PyQt5 提供了一个功能强大且灵活的框架可以帮助 Python 开发者迅速构建复杂的桌面应用程序。其事件驱动编程模型、丰富的控件和布局管理、强大的信号与槽机制以及跨平台能力使得 PyQt5 成为开发桌面应用程序的理想选择。下面对PyQt5 的基本原理进行详细介绍
1. 基本架构
PyQt5 是 Python 和 Qt 库之间的一层接口Python 程序员可以通过 PyQt5 访问 Qt 库的所有功能。Qt 是由 C 编写的跨平台软件开发框架PyQt5 使用 SIP一个用于创建 Python 与 C/C 语言之间的绑定工具将这些功能导出到 Python。
2. 事件驱动编程
PyQt5 基于事件驱动编程模型主要通过信号signals和槽slots机制实现用户与应用程序之间的交互。当用户与 GUI 进行交互如点击按钮、调整滑块等时会触发信号这些信号可以连接到槽函数或方法以执行特定操作。
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QPushButtondef on_click():print(Button clicked!)app QApplication([])
button QPushButton(Click Me)
button.clicked.connect(on_click)
button.show()
app.exec_()3. Qt 对象模型
PyQt5 的核心是 Qt 对象模型所有的控件和窗口部件都是从 QObject 类派生而来的。它们拥有复杂的父子关系确保父对象在销毁时自动销毁所有子对象避免内存泄漏。
4. 部件Widgets
PyQt5 提供了丰富的内置部件如按钮、标签、文本框、表格、树、标签页等几乎涵盖了所有常见的 GUI 控件。这些部件可以直接使用也可以通过继承进行自定义。
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayoutapp QApplication([])window QWidget()
layout QVBoxLayout()label QLabel(Hello, PyQt5!)
layout.addWidget(label)window.setLayout(layout)
window.show()
app.exec_()5. 布局管理
PyQt5 提供了强大的布局管理功能可以通过 QLayout 和其子类如 QHBoxLayout, QVBoxLayout, QGridLayout来控制部件在窗口内的摆放方式。这使得界面的设计变得灵活且易于维护。
6. 资源管理
PyQt5 支持资源文件管理可以将图像、图标、样式表等资源打包进应用程序中。资源文件通常以 .qrc 格式存储并通过资源管理器集成到应用程序中。
7. 信号与槽机制
信号与槽机制是 Qt 框架的核心特性之一它允许对象之间进行松耦合通信。通过信号可以触发槽函数来处理各种事件使代码逻辑更加清晰和模块化。
8. 跨平台性
PyQt5 是跨平台的支持 Windows、Mac 和 Linux 等操作系统编写一次代码即可运行在多个平台上。此外PyQt5 还支持多语言国际化助力开发全球化的应用程序。
博主基于Pyqt5框架开发了此款非机动车驾驶员头盔检测系统即文中第一部分的演示内容能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测同时支持检测结果的保存。
其目的是为检测系统提供一个用户友好的操作平台使用户能够便捷、高效地进行检测任务。通过图形用户界面GUI用户可以轻松地在图片、视频和摄像头实时检测之间切换无需掌握复杂的编程技能即可操作系统。这不仅提升了系统的可用性和用户体验还使得检测过程更加直观透明便于结果的实时观察和分析。此外GUI还可以集成其他功能如检测结果的保存与导出、检测参数的调整从而为用户提供一个全面、综合的检测工作环境促进智能检测技术的广泛应用。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、训练好的模型、测试图片视频等相关文件均已打包上传感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。 【获取方式】 关注下方名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】并发送【源码】即可获取下载方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等见下图获取方式见文末 注意该代码基于Python3.9开发运行界面的主程序为MainProgram.py其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。 关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】并发送【源码】即可获取下载方式
