基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

《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】

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~~

《------正文------》

基本功能演示

yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

摘要:无人机视角物体检测系统是一项先进的目标检测技术,它具有实时、高效和自动识别地面物体的能力。当无人机搭载此系统时,可以在空中执行复杂的监视和分析任务,捕获广角视野下的动态情况。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过7019张图片,训练了一个进行无人机视角下物体的目标检测模型,可进行10种类型的物体检测。并基于此模型开发了一款带UI界面的无人机视角物体检测系统,可用于实时检测无人机拍摄的地面物体,也更方便进行功能的展示。该系统是基于pythonPyQT5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

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取


前言

基于YOLOv8的无人机视角物体检测系统是一项先进的技术,它具有实时、高效和自动识别地面物体的能力。当无人机搭载此系统时,可以在空中执行复杂的监视和分析任务,捕获广角视野下的动态情况。这对于增强多种领域的安全监控、交通监管、人群管理和灾害响应等方面均有重要意义。系统能够对运动或静止的目标进行识别,实现从高空进行准确观察的需求,相对于传统的地面监视,无人机视角提供了更大范围的监控能力和更灵活的视角。

无人机视角物体检测系统的应用场景包括
交通监控:监测和分析道路上的交通流量,包含汽车、公交车、卡车等不同类型的车辆。
搜索与救援:在遇难者搜寻过程中,快速识别受困人员或者事故现场的行人,提高搜救效率。
安全巡逻:使用无人机监控私有或公共区域,检测非法行为,如非法占用公共道路的摊贩。
灾害评估:自然灾害发生后,评估受损交通工具、道路堵塞情况和人员分布。
人群监管:在大型公共活动或聚集地点,对人群流动进行监测,保障公共安全。
城市规划与管理:分析城市中车辆和行人的流量和分布,为城市规划提供数据支持。
农村地区交通统计:在缺乏传统监控基础设施的偏远地区,无人机可以监控和统计交通情况。
执法记录:记录交通违规行为,作为事故分析或执法的证据。

总结来说,基于YOLOv8的无人机视角物体检测系统为现代监控带来了革命性的改进,可实现高效、精确且广泛的应用。该系统不仅为实时监测提供支持,而且有助于紧急情况下的快速响应,最终为我们构建一个更加安全、更可管理的环境。随着无人机技术和人工智能的进步,我们可以期待这些系统在未来发挥更大的作用,实现更广泛的应用。

博主通过搜集实际场景中的无人机视角相关数据图片,根据YOLOv8的目标检测技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的无人机视角物体检测系统,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:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

检测结果界面如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可用于实时无人机视角下的物体检测,可检测10个类别,分别是:['行人','人','汽车','面包车','公交车','卡车','摩托车','自行车','带蓬三轮车','三路车'];
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. 支持图片或者视频检测结果保存

界面参数设置说明

yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

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;

IoU:全称为Intersection over
Union,表示交并比。在目标检测中,它用于衡量模型生成的候选框与原标记框之间的重叠程度。IoU值越大,表示两个框之间的相似性越高。通常,当IoU值大于0.5时,认为可以检测到目标物体。这个指标常用于评估模型在特定数据集上的检测准确度。

(1)图片检测演示

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。
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。
单个图片检测操作如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

批量图片检测操作如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

(2)视频检测演示

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。
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

(3)摄像头检测演示

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。
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

(4)保存图片与视频检测结果

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。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
视频检测保存演示如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

保存的检测结果文件如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性,在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上,YOLOv8 引入了新的功能和优化,使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数,可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行
YOLO各版本性能对比:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

YOLOv8网络结构如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

2. 数据集准备与训练

本文使用的数据集为无人机视角拍摄的物体相关图片,并使用Labelimg标注工具对每张图片中的目标边框(Bounding Box)及类别进行标注,共10个类别,分别是:['行人','人','汽车','面包车','公交车','卡车','摩托车','自行车','带蓬三轮车','三路车']。一共包含7019张图片,其中训练集包含6471张图片验证集包含548张图片
部分图像及标注如下图所示:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能
图片数据的存放格式如下,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。
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

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\DroneViewDetection_v8\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\DroneViewDetection_v8\datasets\Data\val

nc: 10
names: ['pedestrian', 'person', 'car', 'van', 'bus', 'truck', 'motor', 'bicycle', 'awning-tricycle', 'tricycle']

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
# 模型配置文件
model_yaml_path = "ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml"
#数据集配置文件
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
#预训练模型
pre_model_name = 'yolov8n.pt'

if __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(data=data_yaml_path,
                          epochs=150,
                          batch=4,
                          name='train_v8')

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。YOLOv8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:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

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_loss):DFLLoss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。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分,通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置,提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

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mAP@0.5值为0.344,结果有进一步提升空间。
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

4. 检测结果识别

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_v8.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/0000140_02277_d_0000005.jpg"

# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)


# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.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:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

以上便是关于此款无人机视角物体检测系统的原理与代码介绍。基于此模型,博主用pythonPyqt5开发了一个带界面的软件系统,即文中第二部分的演示内容,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

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、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:
yolov8做机器视觉,计算机视觉,AI应用软件开发实战,深度学习实战,YOLO,深度学习,无人机视角,地面物体检测,人工智能

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


结束语

以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的无人机视角物体检测系统的全部内容,由于博主能力有限,难免有疏漏之处,希望小伙伴能批评指正。
关于本篇文章大家有任何建议或意见,欢迎在评论区留言交流!

觉得不错的小伙伴,感谢点赞、关注加收藏哦!文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-842173.html

到了这里,关于基于YOLOv8深度学习的无人机视角地面物体检测系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 超维空间S2无人机使用说明书——31、使用yolov8进行目标识别

    硬件:D435摄像头,Jetson orin nano 8G 环境:ubuntu20.04,ros-noetic, yolov8 步骤一: 启动摄像头,获取摄像头发布的图像话题 没有出现红色报错,出现如下界面,表明摄像头启动成功 步骤二:启动yolov8识别节点 出现如下界面表示yolov8启动成功 步骤三:打开rqt工具,查看识别效果 等

    2024年02月03日
    浏览(33)
  • 超维空间S2无人机使用说明书——51、基础版——使用yolov8进行目标跟踪

    硬件:D435摄像头,Jetson orin nano 8G 环境:ubuntu20.04,ros-noetic, yolov8 注:目标跟随是在木根识别的基础上进行,因此本小节和yolov8识别小节类似,只是在此基础上添加了跟随控制程序 步骤一: 启动摄像头,获取摄像头发布的图像话题 没有出现红色报错,出现如下界面,表明摄

    2024年02月03日
    浏览(29)
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机航拍图像目标检测算法研究与应用

    目录 基于深度学习的无人机航拍图像目标检测算法研究与应用 基于深度学习的目标检测相关知识理论

    2024年02月04日
    浏览(36)
  • 目标检测~无人机视角

    本文综合考察了无人机视角下的目标检测研究进展近年的发展和进步,总结并分析了无人机视角下目标检测所面临的不均衡挑战问题,然后对已有算法进行了归类、分析和比较,评述代表性方法的技术特点和区别,并系统对比分析现有对比学习方法在不同基准数据集上的性能

    2024年02月12日
    浏览(68)
  • 《基于改进YOLOv5的无人机图像检测算法》论文阅读

    原文链接:UAV Recognition and Tracking Method Based on YOLOv5 | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore 《基于改进YOLOv5的无人机图像检测算法》论文阅读        基于深度学习的目标检测算法通常对传统目标检测效果较好,但对小目标的检测精度较低。针对该问题,该文通过对无人机采集图像

    2024年02月14日
    浏览(36)
  • 【模式识别&目标检测】——基于机器视觉的无人机避障&RP-YOLOv3实例

    目录 引入 一、YOLOv3模型 1、实时目标检测YOLOv3简介 2、改进的实时目标检测模型 二、数据集建立结果分析 1、数据集建立 2、模型结果分析  三、无人机避障实现 参考文献: 目前对于障碍物的检测整体分为: 激光、红外线、超声波、雷达、GPS、机器视觉 六种避障技术, 其中

    2024年02月12日
    浏览(40)
  • 『论文阅读|利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测』

    论文题目: Object Detection in Thermal Images Using Deep Learning for Unmanned Aerial Vehicles 利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测 这项研究提出了一种神经网络模型,能够识别无人驾驶飞行器采集的热图像中的微小物体。模型由三部分组成:骨干、颈部和预测头。骨干基于 YOLOv5 的结

    2024年02月20日
    浏览(24)
  • 【PX4-AutoPilot教程-TIPS】PX4控制无人机在Gazebo中飞行时由于视角跟随无人机在画面中心导致视角乱晃的解决方法

    无人机在Gazebo中飞行时,无人机始终处于画面中央,会带着视角乱晃,在Gazebo中进行任何操作视角都无法固定。 观察Gazebo左侧World栏GUI选项,发现有一个track_visual项,这个是Gazebo中的跟随视角,跟踪目标是无人机iris,但是手动点击无法取消,设置Gazebo使用FOLLOW选项跟随其他目

    2024年02月22日
    浏览(51)
  • TPH-YOLOv5: 基于Transformer预测头的改进YOLOv5用于无人机捕获场景目标检测

            代码链接:GitHub - cv516Buaa/tph-yolov5         如果进入不了github,就在这里下载,没有权重(免费的): https://download.csdn.net/download/weixin_44911037/86823848         这是一篇针对无人机小目标算法比赛后写的论文,无人机捕获场景下的目标检测是近年来的热门课

    2023年04月10日
    浏览(28)
  • AI:03-基于深度神经网络的低空无人机目标检测图像识别的研究

    🚀 本文选自专栏:AI领域专栏 从基础到实践,深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家,通过案例和项目实践,掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例,详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向: 机器学习、

    2024年02月13日
    浏览(26)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包