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【YOLO深度学习系列】图像分类、物体检测、实例分割、物体追踪、姿态估计、定向边框检测演示系统【含源码】【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示【深度学习】行人跌倒行为检测软件系统【深度学习】火灾检测软件系统【深度学… 往期文章列表
【YOLO深度学习系列】图像分类、物体检测、实例分割、物体追踪、姿态估计、定向边框检测演示系统【含源码】【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示【深度学习】行人跌倒行为检测软件系统【深度学习】火灾检测软件系统【深度学习】吸烟行为检测软件系统 原文附源码下载方式 摘要本文主要使用YOLOV8深度学习框架自训练了一个“吸烟检测模型”基于此模型使用PYQT5实现了一款界面软件用于功能演示。让您可以更好的了解和学习该软件支持图片、视频以及摄像头进行吸烟目标检测本系统所涉及的训练数据及软件源码已打包上传需要的朋友文章末尾结束语获取下载链接免费无套路 前言
吸烟检测算法可能应用场景如下
公共场所监控机场、火车站、地铁、商场、酒店企业和办公室公司办公楼、工厂、仓库教育机构学校和大学交通工具公共交通工具、飞机和船舶医疗机构医院和诊所住宅区和物业管理公寓和居民楼智慧城市和智慧社区智能监控系统娱乐场所电影院、剧院、体育馆 通过应用深度学习训练的吸烟检测模型能够自动、准确地识别吸烟行为从而有效地监控和管理吸烟问题提升公共健康安全水平和环境质量。
软件功能演示 吸烟行为检测 图片检测演示
点击图片图标选择需要检测的图片即可得到检测结果。
视频检测演示
点击视频图标选择需要检测的视频即可得到检测结果。
摄像头功能
系统还提供了摄像头实时监测功能可以自己打开电脑摄像头点上一支。。。。
模型训练
关于YOLOV8的数据标注及模型训练更详细的内容可关注我的另一篇专门记录这部分的文章。 3.1 数据集准备及标注 3.2 训练方法 可参考【深度学习】YOLOV8数据标注及模型训练方法整体流程介绍及演示
训练结果评估
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。 通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况yolov8训练时主要包含三个方面的损失定位损失、分类损失和动态特征损失训练结束后在runs/目录下找到训练过程及结果文件
定位损失box_loss预测框与标定框之间的误差GloU越小定位越准确分类损失cls_loss计算锚框与对应标定分类是否正确越小分类越准确动态特征损失dfl_loss一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数通过计算动态特征损失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
PR曲线体现精确率和召回率的关系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iou为正负样本的阈值mAP0.5表示阈值大于0.5的平均mAP可以看到本文模型1类目标检测的mAP0.5平均值为0.563。
检测结果识别
模型训练完成后可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件在runs/train/weights/bset.pt可以使用该文件进行推理检测
结束语
由于本人能力有限难免有疏漏之处。 文中源码文件【获取方式】关注公众号利哥AI实例探险 给公众号发送 “吸烟行为检测软件” 获取下载方式免费无套路关注即可 给公众号发送 “吸烟行为检测数据集” 获取数据集下载方式。
【深度学习】吸烟行为检测软件系统 原文附源码下载方式
