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一、AI应用软件开发实战专栏【链接】
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《------正文------》
基本功能演示 基于YOLO11/v10/v8/v5深度学习的煤矿传送带异物检测系统设计与实现【python源码Pyqt5界面数据集训练代码】 摘要煤矿开采过程中传送带是运输煤炭的关键设备之一。然而在实际运作中传送带上可能会出现非煤炭物质即“异物”如机械零件或其他大块物体这些异物不仅会损坏传送带本身还可能引起严重的安全事故甚至导致生产中断。本文基于YOLOv11/v10/v8/v5的深度学习框架通过3089张实际场景中煤矿传送带异物的相关图片训练了可进行煤矿传送带异物目标检测的模型,可以分别检测2种类别[异物部件,大块物体]同时全面对比分析了YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11这4种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的煤矿传送带异物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、YOLOv5/v8/v10/11介绍二、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、YOLOv5/v8/v10/11性能对比分析1.常用评估参数介绍2. 模型训练过程对比3.各模型性能评估4.模型总体性能对比 四、可视化系统制作Pyqt5详细介绍系统制作 【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
煤矿开采过程中传送带是运输煤炭的关键设备之一。然而在实际运作中传送带上可能会出现非煤炭物质即“异物”如机械零件或其他大块物体这些异物不仅会损坏传送带本身还可能引起严重的安全事故甚至导致生产中断。基于YOLO深度学习框架开发的煤矿传送带异物检测系统能够自动识别并分类两种主要类型的异物——异物部件和大块物体这对于保障煤矿安全生产、提高生产效率以及减少维护成本具有极其重要的意义。 其主要应用场景有 实时监控与警报在煤矿生产线上安装该系统后可以持续监控传送带运行状态一旦检测到异物立即发出警报促使工作人员迅速采取措施移除异物避免潜在的安全事故。 预防性维护通过长期收集的数据分析该系统可以帮助企业更好地理解哪些环节容易产生异物并据此采取相应预防措施比如改善矿井内部环境或加强员工培训。 质量控制除了防止异物进入下一加工阶段外该系统还可以辅助于原料筛选过程确保最终产品的纯净度。 事故调查如果不幸发生了与传送带相关的事故此系统提供的记录可以作为重要证据帮助分析事故原因从而采取有效措施防止类似事件再次发生。 远程管理对于大型矿业集团来说通过中央控制系统接入该异物检测功能可以实现对分布在各地矿山传送带状况的远程监控便于统一调度资源处理紧急情况。 总之煤矿传送带异物检测系统的建立极大地提高了矿区作业的安全水平减少了因异物引起的故障停机时间和经济损失。它不仅仅是一种简单的监控手段更是推动煤炭行业向智能化转型的重要组成部分。通过集成先进的人工智能技术该系统为实现更加安全高效的采矿作业提供了强有力的技术支撑。随着人工智能技术的不断发展相信未来这类系统将会变得更加智能化、可靠化成为保障矿山安全运营不可或缺的一部分。
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煤矿传送带异物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YOLOv11/v10/v8/v5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有效检测的功能模型性能对比对训练出的4种模型在验证集上进行了充分的结果评估和对比分析主要目的是为了揭示每个模型在关键指标如Precision、Recall、mAP50和mAP50-95等指标上的优劣势。这不仅帮助我们在实际应用中选择最适合特定需求的模型还能够指导后续模型优化和调优工作以期获得更高的检测准确率和速度。最终通过这种系统化的对比和分析我们能更好地理解模型的鲁棒性、泛化能力以及在不同类别上的检测表现为开发更高效的计算机视觉系统提供坚实的基础。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软件系统可支持图片、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。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。
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. 可用于常见煤矿传送带异物检测与识别分为2个检测类别[异物部件,大块物体]; 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框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参数对检测框重叠比例iou大于该阈值的目标框进行过滤【也就是说假如两检测框iou大于该值的话会过滤掉其中一个该值越小重叠框会越少】
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、YOLOv5/v8/v10/11介绍
关于YOLOv5/v8/v10/v11模型的详细介绍可以参考之前分享的博客文章《YOLOv5/v8/v10/v11详细介绍网络结构创新点》地址 https://a-xu-ai.blog.csdn.net/article/details/143272589 二、模型训练、评估与推理
本文主要基于YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型进行模型的训练训练完成后对4种模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。模型训练和评估流程基本一致包括数据集准备、模型训练、模型评估。 下面主要以最新的YOLO11为例进行训练过程的详细讲解YOLOv5、YOLOv8与YOLOv10的训练过程类似。
1. 数据集准备与训练
通过网络上搜集关于实际场景中煤矿传送带异物的相关图片并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注分2个检测类别分别是[异物部件,大块物体]。
最终数据集一共包含3089张图片其中训练集包含2421张图片验证集包含442张图片测试集包含226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情况如下
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。YOLOv11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\ForeignObjectDetection_v11\datasets\Data\train
val: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\ForeignObjectDetection_v11\datasets\Data\valid
test: D:\2MyCVProgram\2DetectProgram\ForeignObjectDetection_v11\datasets\Data\testnc: 2
names: [bolt, bulk]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】optimizer设定的优化器为SGD训练代码如下
#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 YOLO11 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。YOLOv11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0.911结果还是不错的。
模型验证集上的评估结果如下
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/-_000915_0722_jpg.rf.198e7cd98460e7108583bcdee64a03aa.jpg# 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
更多检测结果示例如下
三、YOLOv5/v8/v10/11性能对比分析
本文在介绍的数据集上分别训练了YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型用于对比分析训练轮数为150个epoch。主要分析这4种模型的训练结果在Precision精确度、Recall召回率、mAP50、mAP50-95、F1-score等性能指标上的表现以选出更适合本数据集的最优模型。 4种模型基本信息如下
Modelsize (pixels)mAPval 50-95params (M)FLOPs (B)YOLOv5n64034.32.67.7YOLOv8n64037.33.28.7YOLOv10n64038.52.76.7YOLOv11n64039.52.66.5 FlOPs(floating point operations)浮点运算次数用于衡量算法/模型的复杂度。 params (M):表示模型的参数量 这3种模型都是各个YOLO系列种最小尺寸结构的模型在模型参数与计算量上都相差不大属于同一个级别的模型因此能够进行横向的对比分析。
1.常用评估参数介绍 Precision精确度: 精确度是针对预测结果的准确性进行衡量的一个指标它定义为预测为正例即预测为目标存在中真正正例的比例。 公式 其中TPTrue Positives是正确预测为正例的数量FPFalse Positives是错误预测为正例的数量。 Recall召回率: 召回率衡量的是模型检测到所有实际正例的能力即预测为正例的样本占所有实际正例的比例。 公式 其中FNFalse Negatives是错误预测为负例即漏检的数量。 mAP50平均精度Mean Average Precision at Intersection over Union 0.5: mAP50是目标检测中一个非常重要的指标它衡量的是模型在IoU交并比阈值为0.5时的平均精度。IoU是一个衡量预测边界框与真实边界框重叠程度的指标。mAP50通常在多个类别上计算然后取平均值得到整体的平均精度。计算方法对于每个类别首先计算在IoU阈值为0.5时的精度-召回率曲线Precision-Recall Curve然后计算曲线下的面积AUC最后对所有类别的AUC取平均值。
这三个指标共同提供了对目标检测模型性能的全面评估
精确度Box_P关注预测的准确性即减少误检FP。召回率Box_R关注检测的完整性即减少漏检FN。mAP50提供了一个平衡精确度和召回率的指标同时考虑了模型在不同类别上的表现。
在实际应用中根据具体需求可能会更侧重于精确度或召回率例如在需要减少误报的场合可能会更重视精确度而在需要确保所有目标都被检测到的场合可能会更重视召回率。mAP50作为一个综合指标能够帮助研究者和开发者平衡这两个方面选择最合适的模型。
mAP50-95:
这是衡量目标检测模型在不同IoU阈值下性能的指标。IoU是预测的边界框与真实边界框之间的重叠程度mAP50-95计算了从IoU为0.5到0.95的范围内模型的平均精度。精度-召回率曲线在不同的IoU阈值上绘制然后计算曲线下的面积AUC最后取这些AUC的平均值得到mAP50-95。这个指标反映了模型在不同匹配严格度下的性能对于评估模型在实际应用中的泛化能力非常重要。
F1分数: 这是精确度和召回率的调和平均数能够平衡两者的影响是一个综合考虑精确度和召回率的指标。 公式 当精确度和召回率差距较大时F1分数能够提供一个更全面的模型性能评估。
2. 模型训练过程对比
YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型的训练过程损失曲线与性能曲线如下。 训练过程的损失曲线对比如下
训练过程中的精确度Precision、召回率Recall、平均精确度Mean Average Precision, mAP等参数的对比如下
直观的从曲线上看4种模型在模型精度上看差别不是很大。下面对具体的性能数值进行详细分析。
3.各模型性能评估
在YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这3种模型训练完成后我们可以通过验证集对各个模型分别进行性能评估。 YOLOv5n模型在验证集上的性能评估结果如下
表格列说明 Class:表示模型的检测类别名称 Images:表示验证集图片数目 Instances:表示在所有图片中目标数 P:表示精确度Precison; R:表示召回率Recall; mAP50表示IoU交并比阈值为0.5时的平均精度。 mAP50-95表示从IoU为0.5到0.95的范围内【间隔0.05】模型的平均精度。 表格行说明 第一行all除Instances是所有类别目标数之和其他参数表示所有类别对应列参数的平均值 其他行表示每一个类别对应参数的值。 YOLOv8n模型在验证集上的性能评估结果如下
YOLOv10n模型在验证集上的性能评估结果如下
YOLO11模型在验证集上的性能评估结果如下 4.模型总体性能对比
下面我们从总体的平均指标上对YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4种模型进行对比分析。 下表是YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11n这4不同模型目标检测结果的整体性能平均指标对比情况
ModelPrecisionRecallmAP50mAP50-95F1-scoreYOLOv5n88.1080.3089.9059.5084.00YOLOv8n84.9082.8089.1058.7083.80YOLOv10n85.7076.5087.5057.7080.80YOLO11n86.3081.9091.1060.3084.00
为了方便更加直观的查看与对比各个结果同样我们将表格绘制成图表的形式进行分析。
从上述数据中我们可以看出 在精确率Precision方面YOLOv5n模型表现出色其精确率高达88.10%位居首位。相比之下YOLOv8n模型的精确率最低为84.90%这表明在所有被预测为正例的样本中YOLOv5n模型具有最高的准确度。 当考虑召回率Recall时YOLOv8n模型的表现最为突出其召回率达到了82.80%领先于其他模型。而YOLOv10n模型的召回率最低仅为76.50%这意味着在所有实际为正类的样本中YOLOv8n模型具有最高的识别能力。 在平均精度IoU0.5mAP50的评估指标上YOLO11n模型取得了最佳成绩其mAP50达到了91.10%。相反YOLOv10n模型在这一指标上的表现最差mAP50为87.50%显示出YOLO11n模型在IoU阈值为0.5时具有更高的精度。 对于平均精度IoU0.5-0.95mAP50-95的评估YOLO11n模型同样表现优异其mAP50-95达到了60.30%位居第一。而YOLOv10n模型的表现最差仅有57.70%这表明在不同IoU阈值下YOLO11n模型具有更稳定的性能和更好的效果。 从F1分数F1-score的角度来看YOLOv5n和YOLO11n模型并列第一均获得了84.00%的F1-score。YOLOv10n模型以80.80%的F1-score排在最后说明在精确率和召回率的综合评价中YOLOv5n和YOLO11n模型的表现最为出色。
当然我们除了从整体的平均指标上对比之外也可以单独对比相同类别在不同模型上的指标表现以查看不同模型在各个类别上的优劣势。 此处不再赘述。
结论 基于模型的评估结果来看YOLO11n整体来看似乎是最优秀的模型在大多数评测指标上都取得了最好的成绩或接近最好的成绩是最佳选择。
四、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。博主基于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详细介绍
关于Pyqt5的详细介绍可以参考之前的博客文章《Python中的Pyqt5详细介绍基本机构、部件、布局管理、信号与槽、跨平台》地址 https://a-xu-ai.blog.csdn.net/article/details/143273797 系统制作
博主基于Pyqt5框架开发了此款煤矿传送带异物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。
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】 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。
