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

相关文章
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费模式分析的深度学习模型
97 70
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
宠物识别系统,本系统使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,并收集了37种常见的猫狗宠物种类数据集【'阿比西尼亚猫(Abyssinian)', '孟加拉猫(Bengal)', '暹罗猫(Birman)', '孟买猫(Bombay)', '英国短毛猫(British Shorthair)', '埃及猫(Egyptian Mau)', '缅因猫(Maine Coon)', '波斯猫(Persian)', '布偶猫(Ragdoll)', '俄罗斯蓝猫(Russian Blue)', '暹罗猫(Siamese)', '斯芬克斯猫(Sphynx)', '美国斗牛犬
62 29
【宠物识别系统】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+图像识别
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费市场分析的深度学习模型
68 36
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费偏好预测的深度学习模型
32 23
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 前端开发
基于Python深度学习的果蔬识别系统实现
果蔬识别系统,主要开发语言为Python,基于TensorFlow搭建ResNet卷积神经网络算法模型,通过对12种常见的果蔬('土豆', '圣女果', '大白菜', '大葱', '梨', '胡萝卜', '芒果', '苹果', '西红柿', '韭菜', '香蕉', '黄瓜')图像数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django框架搭建Web网页端可视化操作界面,以下为项目实现介绍。
18 4
基于Python深度学习的果蔬识别系统实现
|
2天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费习惯预测的深度学习模型
34 19
|
3天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费趋势分析的深度学习模型
41 18
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 供应链
使用Python实现智能食品消费需求预测的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费需求预测的深度学习模型
32 10
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 搜索推荐
使用Python实现深度学习模型:智能食品消费行为预测
使用Python实现深度学习模型:智能食品消费行为预测
32 8
|
8天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 TensorFlow
使用Python实现智能食品消费偏好分析的深度学习模型
使用Python实现智能食品消费偏好分析的深度学习模型
31 8