智能景区垃圾识别系统:基于YOLO的深度学习实现

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作者
筋斗云
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基于深度学习的景区垃圾识别系统(UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集)

1. 引言

景区垃圾识别是环保管理的重要任务之一。传统的人工清理方式效率低、成本高,而借助深度学习技术可以实现自动化的垃圾检测与识别,提高景区的清洁度和管理效率。

2. 项目准备
必备环境与工具
  • Python:项目开发的主要编程语言
  • Anaconda:Python数据科学平台,便于环境管理和包管理
  • YOLO (You Only Look Once):目标检测模型,选择v8/v7/v6/v5版本
  • OpenCV:计算机视觉库
  • Flask/Django:用于搭建UI界面的Web框架
安装与配置步骤
  1. 安装Python与Anaconda

    从Python官网下载安装Python:https://www.python.org/downloads/

    从Anaconda官网下载安装Anaconda:https://www.anaconda.com/products/distribution

  2. 配置YOLO环境

    安装YOLO依赖:

    pip install torch torchvision torchaudio pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5 
3. 数据集准备
数据集简介

使用公开的垃圾检测数据集,包含景区多种场景的垃圾图像和标注。

数据集下载链接:https://www.kaggle.com/datasets

数据预处理
  1. 数据增强与标注

    使用LabelImg进行图像标注:https://github.com/tzutalin/labelImg

    安装LabelImg:

    pip install labelImg 

    运行LabelImg进行图像标注:

    labelImg 
  2. 数据集划分

    将数据集划分为训练集、验证集和测试集:

    import os import shutil import random  def split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):     all_files = os.listdir(source_dir)     random.shuffle(all_files)     train_count = int(len(all_files) * train_ratio)     val_count = int(len(all_files) * val_ratio)      for i, file in enumerate(all_files):         if i < train_count:             shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir)         elif i < train_count + val_count:             shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir)         else:             shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir)  split_dataset('data/source', 'data/train', 'data/val', 'data/test') 
4. 模型训练
YOLO模型简介

YOLO (You Only Look Once) 是一种快速准确的目标检测模型。YOLOv8/v7/v6/v5 是不同版本的YOLO模型,性能和速度有所不同。

配置与训练
  1. 配置文件的修改

    修改YOLO配置文件:

    # example.yaml train: data/train val: data/val nc: 1  # number of classes (garbage) names: ['garbage'] 
  2. 超参数调整

    在配置文件中调整超参数,如batch size、learning rate等。

  3. 训练模型的步骤

    使用以下命令训练模型:

    python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data example.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt 
训练过程中的常见问题与解决
  • 内存不足:减少batch size
  • 训练速度慢:使用GPU加速,确保CUDA正确安装
5. 模型评估与优化
模型评估指标
  • 准确率 (Accuracy)
  • 召回率 (Recall)
  • F1分数 (F1 Score)
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score  y_true = [...]  # true labels y_pred = [...]  # predicted labels  accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro') f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')  print(f"Accuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}") 
模型优化策略
  • 数据增强:使用更多的数据增强技术,如旋转、缩放、裁剪等
  • 超参数调优:通过网格搜索或贝叶斯优化找到最佳超参数
  • 使用迁移学习:使用预训练模型进行微调
6. 模型部署
Flask/Django搭建UI界面
  1. 项目结构介绍

    garbage_detection/ ├── app.py ├── templates/ │   ├── index.html │   └── result.html ├── static/ │   └── styles.css └── models/     └── yolov5s.pt 
  2. 创建基础的网页模板

    • index.html

      <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>     <meta charset="UTF-8">     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">     <title>Garbage Detection</title>     <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}"> </head> <body>     <h1>Garbage Detection</h1>     <form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data">         <input type="file" name="file">         <button type="submit">Upload</button>     </form> </body> </html> 
    • result.html

      <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>     <meta charset="UTF-8">     <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">     <title>Result</title>     <link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}"> </head> <body>     <h1>Detection Result</h1>     <img src="{{ url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image">     <p>{{ result }}</p> </body> </html> 
后端集成
  1. 接口设计与实现

    • app.py
      from flask import Flask, request, render_template, url_for import os from werkzeug.utils import secure_filename import torch from PIL import Image  app = Flask(__name__) app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/'  model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='models/yolov5s.pt')  @app.route('/') def index():     return render_template('index.html')  @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict():     if 'file' not in request.files:         return 'No file part'     file = request.files['file']     if file.filename == '':         return 'No selected file'     if file:         filename = secure_filename(file.filename)         filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)         file.save(filepath)         img = Image.open(filepath)         results = model(img)         results.save(save_dir=app.config['UPLOAD_FOLDER'])         return render_template('result.html', filename=filename, result=results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records"))  if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True) 
部署模型到服务器
  1. 使用Gunicorn或其他部署工具

    pip install gunicorn gunicorn -w 4 app:app 
  2. 部署到云服务器

    以AWS为例,创建EC2实例,配置安全组,上传项目文件,并使用Gunicorn运行应用。

7. 系统测试与演示
本地测试
  1. 测试用例设计

    设计多种景区场景测试系统的准确性。

  2. 测试结果分析

    记录测试结果,分析模型的准确性和误差。

在线演示
  1. 系统演示视频

    使用录屏软件录制系统的操作流程。

  2. 在线测试链接

    部署到云服务器后,提供在线测试链接供用户体验。

声明

声明:本文只是简单的项目思路,如有部署的想法,想要(UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学)的可以联系作者.

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