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1、未启动飞行模型无人机的目标检测。 DjiTello YOLOV5抽烟检测 2、启动飞行模型的无人机目标检测。 DjiTello YOLOV5抽烟检测 二、实现方法和技术 本次抽烟检测采用yolov5s为基础模型进行训练训练集采用了标注的抽烟人群数据集大约3000-5000张图片图片均为爬虫获取尺寸640*640训练Epoch为300损失函数采用Adawbatch_size为64至此训练完成。然后最酷的部分来了我们把训练完成的模型和 PyQT5 结合起来成功地部署到了 DJITello 无人机上。这就意味着我们的无人机现在可以实时地进行抽烟检测了想象一下一个无人机飞过能够检测到周围是否有人在抽烟。这就是我们这次项目的技术亮点啦 所采用技术目标检测、深度学习、QT、Pytorch、djitello无人机编程基础、python爬虫等等。 三、项目涉及难点和优化
1、数据标注较为繁琐
2、各项技术结合起来较为困难如yolotelloqt
3、电脑控制无人机不太方便
4、训练时间较长
5、优化了小目标检测层的细节
6、优化了损失函数 四、基础知识介绍
1、目标检测
目标检测是一种计算机视觉技术专注于识别和定位图像或视频中的特定对象。它不仅能够识别图像中的物体还能够指示这些物体在图像中的位置。
有几种常见的目标检测技术其中包括 传统方法 传统的目标检测方法通常使用特征工程和手动设计的算法来识别对象。这些方法包括 Haar 级联、HOG 特征和基于图像分割的技术。 深度学习方法 近年来深度学习技术特别是卷积神经网络CNN已经成为目标检测领域的主流。著名的深度学习模型如 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLOYou Only Look Once和SSDSingle Shot Multibox Detector等大大提升了目标检测的准确性和速度。
这些技术在目标检测中的应用非常广泛涵盖了许多领域例如自动驾驶、安防监控、医学图像分析、工业质检和无人机等。目标检测技术的不断进步和优化使得它在实际应用中变得更加可靠和高效。 2、Djitello
DJITello是一款小型的无人机可以通过编程语言控制和操控通常使用Python进行编程。它的主要特点是易于上手和编程适合初学者和教育用途。
Python与DJITello结合使用可以通过Tello SDK实现。Tello SDK提供了一组命令和API允许开发者使用Python编写脚本来控制无人机的动作、飞行和获取无人机状态等操作。
使用Python与DJITello结合可以完成许多任务例如
控制无人机的起飞、降落、悬停和移动。获取无人机的电池状态、飞行高度和速度等信息。实现无人机的图像识别、跟踪或其他计算机视觉任务。将无人机与其他传感器或设备集成实现更复杂的应用。
整合Python和DJITello为开发者提供了一种快速而灵活的方式可以通过编程控制无人机开发各种类型的应用和项目。 3、PYQT5 PyQt5是一个用于创建图形用户界面GUI的Python库它基于Qt框架提供了丰富的工具和组件用于构建跨平台的应用程序。它允许开发者利用Python语言的简洁性和强大性创建出具有各种功能和外观的用户界面。
一些PyQt5的主要特点包括 跨平台性 PyQt5能够在不同的操作系统上运行包括Windows、MacOS和Linux等。 丰富的组件 PyQt5提供了各种丰富的UI组件例如按钮、文本框、滑块、菜单等以及更高级的组件如图表和表格视图。 支持多种编程风格 可以使用Qt Designer图形化界面设计工具创建UI并将其与Python代码相结合也可以直接使用Python代码编写UI。 事件驱动编程 PyQt5是基于事件驱动的允许通过信号signal和槽slot的机制来处理用户交互和其他事件。 与Qt生态系统集成 PyQt5充分利用了Qt框架的功能能够与其他Qt工具和库进行良好的集成扩展了其功能和灵活性。
使用PyQt5开发者可以创建出具有良好交互性和用户友好界面的应用程序涵盖了各种领域包括桌面应用、科学计算、游戏开发等。它提供了丰富的工具和灵活性让开发者能够根据需求创建出多样化的应用。 4、Python爬虫
Python爬虫技术是利用Python编程语言从互联网上获取信息的一种技术。它可以用来自动化地访问网页、抓取数据、分析网页内容并进行处理。Python拥有许多强大的库和工具使得编写爬虫变得相对简单。
一些常用的Python库和框架用于爬虫技术包括 Requests 一个简单易用的HTTP库用于发送HTTP请求和获取响应非常适合用于爬取网页内容。 Beautiful Soup 一个HTML和XML解析库能够方便地提取页面中的数据支持快速的数据提取和处理。 Scrapy 一个强大的Web爬虫框架提供了更高级的功能和工具如异步处理、数据存储、页面分析等适用于大规模数据采集。 Selenium 用于Web应用程序测试的工具但也可以用于爬虫支持模拟浏览器行为例如点击、填写表单等。
Python爬虫技术的流程一般包括以下步骤
发送HTTP请求使用Requests库或类似工具向目标网站发送请求获取页面内容。解析页面使用Beautiful Soup等工具解析HTML或XML页面提取需要的数据。数据处理对提取的数据进行处理、清洗或存储可以存储到数据库、文件或进行进一步的分析。循环迭代根据需求可以设置循环迭代自动访问多个页面或执行多次爬取过程。
Python爬虫技术在许多领域有广泛的应用包括数据采集、搜索引擎优化、舆情分析、价格监控等。需要注意的是合法合规是使用爬虫的重要考虑因素遵守网站的Robots协议和避免对服务器造成负担是保持良好爬虫行为的重要原则。 五、部分代码和图片展示
1、训练参数展示
def parse_opt():parser argparse.ArgumentParser()parser.add_argument(--weights, nargs, typestr, defaultROOT / yolov5s.pt, helpmodel path or triton URL)parser.add_argument(--source, typestr, defaultROOT / data/images, helpfile/dir/URL/glob/screen/0(webcam))parser.add_argument(--data, typestr, defaultROOT / data/coco128.yaml, help(optional) dataset.yaml path)parser.add_argument(--imgsz, --img, --img-size, nargs, typeint, default[640], helpinference size h,w)parser.add_argument(--conf-thres, typefloat, default0.25, helpconfidence threshold)parser.add_argument(--iou-thres, typefloat, default0.45, helpNMS IoU threshold)parser.add_argument(--max-det, typeint, default1000, helpmaximum detections per image)parser.add_argument(--device, default0, helpcuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu)parser.add_argument(--view-img, actionstore_true, helpshow results)parser.add_argument(--save-txt, actionstore_true, helpsave results to *.txt)parser.add_argument(--save-csv, actionstore_true, helpsave results in CSV format)parser.add_argument(--save-conf, actionstore_true, helpsave confidences in --save-txt labels)parser.add_argument(--save-crop, actionstore_true, helpsave cropped prediction boxes)parser.add_argument(--nosave, actionstore_true, helpdo not save images/videos)parser.add_argument(--classes, nargs, typeint, helpfilter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3)parser.add_argument(--agnostic-nms, actionstore_true, helpclass-agnostic NMS)parser.add_argument(--augment, actionstore_true, helpaugmented inference)parser.add_argument(--visualize, actionstore_true, helpvisualize features)parser.add_argument(--update, actionstore_true, helpupdate all models)parser.add_argument(--project, defaultROOT / runs/detect, helpsave results to project/name)parser.add_argument(--name, defaultexp, helpsave results to project/name)parser.add_argument(--exist-ok, actionstore_true, helpexisting project/name ok, do not increment)parser.add_argument(--line-thickness, default3, typeint, helpbounding box thickness (pixels))parser.add_argument(--hide-labels, defaultFalse, actionstore_true, helphide labels)parser.add_argument(--hide-conf, defaultFalse, actionstore_true, helphide confidences)parser.add_argument(--half, actionstore_true, helpuse FP16 half-precision inference)parser.add_argument(--dnn, actionstore_true, helpuse OpenCV DNN for ONNX inference)parser.add_argument(--vid-stride, typeint, default1, helpvideo frame-rate stride)opt parser.parse_args()opt.imgsz * 2 if len(opt.imgsz) 1 else 1 # expandprint_args(vars(opt))return opt 2、无人机展示 3、QT界面展示 4、检测结果展示 六、总结 深度学习在图像处理和机器视觉等领域广泛应用其中基于AI的技术如YOLOv5抽烟检测方法提高了处理效率和准确性。 YOLOv5是一种实时目标检测技术可识别物体的尺寸、形状、位置和类别。本文改进了YOLOv5网络结构增加了小目标检测层采用CIOU损失函数提升模型准确性。结果显示改进后的模型准确率提高了约6.6%。 然而传统方法仍然面临挑战。特别是对于大型目标模型可能出现漏报或误报。抽烟者的移动和不同姿势也增加了检测难度。未来可考虑采用自适应技术和更多数据集改进损失函数和参数提高模型的鲁棒性和精确性。 总体而言该模型能有效检测抽烟者的位置和类型但仍需进一步改进以提高性能和可靠性。
