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(1)

简介: 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

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:

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

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:

批量图片检测操作如下:

(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。

(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。

(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:

保存的检测结果文件如下:

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(2)https://developer.aliyun.com/article/1536775

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