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二、机器学习实战专栏【链接】已更新31期欢迎关注持续更新中~~ 三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】 四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】 五、YOLOv8改进专栏【链接】持续更新中~~ 六、YOLO性能对比专栏【链接】持续更新中~
《------正文------》
基本功能演示 基于YOLO11深度学习的遥感视角农田检测与分割系统【python源码Pyqt5界面数据集训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能 摘要全球人口增长和城市化加速使农业用地管理和保护至关重要。传统地面调查和低分辨率卫星图像分析在大规模监测中效率低、准确性有限。本文基于YOLO11深度学习框架通过2880张遥感视角农田相关图片训练了一个进行农田分割的目标分割模型可以检测分割出农田的具体位置及大小。最终基于此模型开发了一款带UI界面的遥感视角农田检测与分割系统可用于实时检测分割场景中的农田区域并计算面积占比。该系统是基于python与PyQT5开发的支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行目标检测分割并保存检测结果。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 基本功能演示前言应用场景一、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1图片检测演示2视频检测演示3摄像头检测演示4检测结果保存 二、目标分割模型的训练、评估与推理1.YOLO11简介2. 数据集准备与训练3. 训练结果评估4. 模型推理 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 前言
随着全球人口的增长和城市化进程的加快农业用地的有效管理和保护变得尤为重要。传统上农田的监测主要依赖于地面调查或低分辨率卫星图像分析这些方法在面对大规模区域时效率低下且准确性有限。基于YOLO深度学习框架开发的遥感视角农田检测与分割系统能够实时自动分割高分辨率遥感影像中的农田区域并精确计算其面积占比。该系统的应用不仅提高了农田监测的效率和准确性还为土地利用规划、农业生产管理以及环境保护提供了科学依据对于保障粮食安全和促进可持续发展具有重要意义。
应用场景
农业资源管理帮助政府部门和农业企业准确掌握农田分布及其变化趋势优化资源配置制定合理的种植计划。 土地使用规划支持城乡规划部门进行土地使用评估确保农业用地不被非法占用维护土地利用的合理布局。 灾害影响评估在自然灾害如洪水、干旱发生后快速评估受影响农田的范围和程度指导灾后恢复工作。 精准农业结合其他传感器数据如土壤湿度、作物生长状况等为农民提供精细化管理建议提高农作物产量和质量。 环境监测长期监测农田面积的变化情况评估生态环境的影响特别是针对森林砍伐、湿地破坏等问题采取相应措施加以保护。
博主通过搜集遥感视角农田的相关图片根据最前沿的YOLO11目标分割技术基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的遥感视角农田检测与分割系统可支持图片、视频以及摄像头检测同时可以将图片、视频以及摄像头的检测结果进行保存。本文详细的介绍了此系统的核心功能以及所使用到的技术原理与制作流程。
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. 可进行遥感视角农田检测与分割并计算每块分割区域面积占比 2. 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测分割 3. 可显示总分割面积占比以及单个目标的分割面积占比 4. 界面可实时显示目标位置、分割结果、分割面积占比、置信度、用时等信息; 5. 结果保存支持图片、视频及摄像头的分割结果保存
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 3. 窗口1:显示分割结果表示是否在检测图片中显示分割结果默认勾选 4. 窗口1:显示检测框与标签表示是否在检测图片中显示检测框与标签默认勾选 5. 窗口2:显示Mask或者显示原始分割图片表示在窗口2中显示分割的Mask或者原始图片分割内容 显示Mask或者显示原始分割图片选项的功能效果如下 显示Mask选项效果:
显示原始分割图片效果
1图片检测演示
1.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 2.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。 3. 点击保存按钮会对图片检测结果进行保存存储路径为save_data目录下。 4.点击表格中的指定行界面会显示该行表格所写的信息内容。 注右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置,可用下拉框进行信息切换。所有检测结果均在表格中显示。
点击保存按钮会对图片的检测结果进行保存共会保存3种类型结果分别是检测分割结果标识图片、分割的Mask图片以及原图分割后的图片。存储在save_data目录下保存结果如下
2视频检测演示
1.点击打开视频图标打开选择需要检测的视频就会自动显示检测结果。再次点击该按钮会关闭视频。 2.点击保存按钮会对视频检测结果进行保存同样会保存3种类型结果分别是检测分割结果标识视频、分割Mask视频以及原视频分割后的视频存储路径为save_data目录下。
视频检测保存结果如下
3摄像头检测演示
1.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该按钮可关闭摄像头 2.点击保存按钮可以进行摄像头实时图像的检测结果保存。
4检测结果保存
点击保存按钮后会将当前选择的图片【含批量图片】、视频或者摄像头的分割结果进行保存。结果会存储在save_data目录下保存内容如下 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、目标分割模型的训练、评估与推理
1.YOLO11简介 YOLO11源码地址https://github.com/ultralytics/ultralytics Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建并引入了新功能和改进以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
YOLO11创新点如下:
YOLO 11主要改进包括 增强的特征提取YOLO 11采用了改进的骨干和颈部架构增强了特征提取功能以实现更精确的目标检测。 优化的效率和速度优化的架构设计和优化的训练管道提供更快的处理速度同时保持准确性和性能之间的平衡。 更高的精度更少的参数YOLO11m在COCO数据集上实现了更高的平均精度mAP参数比YOLOv8m少22%使其在不影响精度的情况下提高了计算效率。 跨环境的适应性YOLO 11可以部署在各种环境中包括边缘设备、云平台和支持NVIDIA GPU的系统。 广泛的支持任务YOLO 11支持各种计算机视觉任务如对象检测、实例分割、图像分类、姿态估计和面向对象检测OBB。
YOLO11不同模型尺寸信息
YOLO11 提供5种不同的型号规模模型以满足不同的应用需求
Modelsize (pixels)mAPval 50-95Speed CPU ONNX (ms)Speed T4 TensorRT10 (ms)params (M)FLOPs (B)YOLO11n64039.556.1 ± 0.81.5 ± 0.02.66.5YOLO11s64047.090.0 ± 1.22.5 ± 0.09.421.5YOLO11m64051.5183.2 ± 2.04.7 ± 0.120.168.0YOLO11l64053.4238.6 ± 1.46.2 ± 0.125.386.9YOLO11x64054.7462.8 ± 6.711.3 ± 0.256.9194.9
2. 数据集准备与训练
通过网络上搜集关于遥感视角农田相关图片并使用Labelme标注工具对每张图片中的分割结果及类别进行标注。一共包含2880张图片其中训练集包含2304张图片验证集包含288张图片测试集包含288张图片。部分图像及标注如下图所示。
数据集的各类别具体分布如下所示
图片数据的存放格式如下在项目目录中新建datasets目录同时将检测的图片分为训练集、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。YOLOv8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\3.SegmentProgram\RemoteFarmlandSeg_v11\datasets\Data/train/images
val: D:\2MyCVProgram\3.SegmentProgram\RemoteFarmlandSeg_v11\datasets\Data/valid/images
test: D:\2MyCVProgram\3.SegmentProgram\RemoteFarmlandSeg_v11\datasets\Data/test/imagesnc: 1
names: [farms]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】代码如下
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use(TkAgg)if __name__ __main__:# 训练模型配置文件路径yolo_yaml_path ultralytics/cfg/models/11/yolo11-seg.yaml# 数据集配置文件路径data_yaml_path datasets/Data/data.yaml# 官方预训练模型路径pre_model_path yolo11n-seg.pt# 加载预训练模型model YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)# 模型训练model.train(datadata_yaml_path, epochs150, batch4)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。YOLOv8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)、动态特征损失dfl_loss以及分割损失seg_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。这个过程是YOLO11训练流程中的一部分通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置提高目标检测的准确性。 分割损失seg_loss预测的分割结果与标定分割之前的误差越小分割的越准确 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。
定位结果的PR曲线如下
分割结果的PR曲线如下
从上面图片曲线结果可以看到定位的平均精度为0.915分割的平均精度为0.913结果还是非常不错的。
4. 模型推理
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/trian/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/3c5850f9-image_1037_jpg.rf.bb143d78ac126f5e3bf367e6bb10028b.jpg# 加载预训练模型
# conf 0.25 object confidence threshold for detection
# iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS
model YOLO(path, tasksegment)
# model YOLO(path, tasksegment,conf0.5)# 检测图片
results model(img_path)
print(results)
res results[0].plot()res cv2.resize(res,dsizeNone,fx0.5,fy0.5,interpolationcv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow(Res, 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
更多分割结果展示如下
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框架开发了此款遥感视角农田检测与分割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、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】 关注末尾名片G-Z-H【阿旭算法与机器学习】发送【源码】即可获取下载方式 本文涉及到的完整全部程序文件包括环境配置文档说明、python源码、数据集、训练代码、UI文件、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。
