当前位置： 首页 > news >正文

智能景区垃圾识别系统：基于YOLO的深度学习实现

news 2025/8/25 12:56:40

基于深度学习的景区垃圾识别系统（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集）

1. 引言

景区垃圾识别是环保管理的重要任务之一。传统的人工清理方式效率低、成本高，而借助深度学习技术可以实现自动化的垃圾检测与识别，提高景区的清洁度和管理效率。

2. 项目准备
必备环境与工具
  • Python：项目开发的主要编程语言
  • Anaconda：Python数据科学平台，便于环境管理和包管理
  • YOLO (You Only Look Once)：目标检测模型，选择v8/v7/v6/v5版本
  • OpenCV：计算机视觉库
  • Flask/Django：用于搭建UI界面的Web框架
安装与配置步骤

  1. 安装Python与Anaconda

    从Python官网下载安装Python：https://www.python.org/downloads/

    从Anaconda官网下载安装Anaconda：https://www.anaconda.com/products/distribution

  2. 配置YOLO环境

    安装YOLO依赖：

    pip install torch torchvision torchaudio
pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5
3. 数据集准备
数据集简介

使用公开的垃圾检测数据集，包含景区多种场景的垃圾图像和标注。

数据集下载链接：https://www.kaggle.com/datasets

数据预处理

  1. 数据增强与标注

    使用LabelImg进行图像标注：https://github.com/tzutalin/labelImg

    安装LabelImg：

    pip install labelImg

    运行LabelImg进行图像标注：

    labelImg

  2. 数据集划分

    将数据集划分为训练集、验证集和测试集：

    import os
import shutil
import randomdef split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):all_files = os.listdir(source_dir)random.shuffle(all_files)train_count = int(len(all_files) * train_ratio)val_count = int(len(all_files) * val_ratio)for i, file in enumerate(all_files):if i < train_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir)elif i < train_count + val_count:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir)else:shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir)split_dataset('data/source', 'data/train', 'data/val', 'data/test')
4. 模型训练
YOLO模型简介

YOLO (You Only Look Once) 是一种快速准确的目标检测模型。YOLOv8/v7/v6/v5 是不同版本的YOLO模型，性能和速度有所不同。

配置与训练

  1. 配置文件的修改

    修改YOLO配置文件：

    # example.yaml
train: data/train
val: data/val
nc: 1  # number of classes (garbage)
names: ['garbage']

  2. 超参数调整

    在配置文件中调整超参数，如batch size、learning rate等。

  3. 训练模型的步骤

    使用以下命令训练模型：

    python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data example.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
训练过程中的常见问题与解决
  • 内存不足：减少batch size
  • 训练速度慢：使用GPU加速，确保CUDA正确安装
5. 模型评估与优化
模型评估指标
  • 准确率 (Accuracy)
  • 召回率 (Recall)
  • F1分数 (F1 Score)
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_scorey_true = [...]  # true labels
y_pred = [...]  # predicted labelsaccuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')print(f"Accuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}")
模型优化策略
  • 数据增强：使用更多的数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等
  • 超参数调优：通过网格搜索或贝叶斯优化找到最佳超参数
  • 使用迁移学习：使用预训练模型进行微调
6. 模型部署
Flask/Django搭建UI界面

  1. 项目结构介绍

    garbage_detection/
├── app.py
├── templates/
│   ├── index.html
│   └── result.html
├── static/
│   └── styles.css
└── models/└── yolov5s.pt

  2. 创建基础的网页模板

    • index.html

      <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Garbage Detection</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}">
</head>
<body><h1>Garbage Detection</h1><form action="/predict" method="post" enctype="multipart/form-data"><input type="file" name="file"><button type="submit">Upload</button></form>
</body>
</html>

    • result.html

      <!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head><meta charset="UTF-8"><meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"><title>Result</title><link rel="stylesheet" href="{{ url_for('static', filename='styles.css') }}">
</head>
<body><h1>Detection Result</h1><img src="{{ url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image"><p>{{ result }}</p>
</body>
</html>
后端集成

  1. 接口设计与实现

    • app.py
      from flask import Flask, request, render_template, url_for
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
import torch
from PIL import Imageapp = Flask(__name__)
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/'model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='models/yolov5s.pt')@app.route('/')
def index():return render_template('index.html')@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():if 'file' not in request.files:return 'No file part'file = request.files['file']if file.filename == '':return 'No selected file'if file:filename = secure_filename(file.filename)filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)file.save(filepath)img = Image.open(filepath)results = model(img)results.save(save_dir=app.config['UPLOAD_FOLDER'])return render_template('result.html', filename=filename, result=results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records"))if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
部署模型到服务器

  1. 使用Gunicorn或其他部署工具

    pip install gunicorn
gunicorn -w 4 app:app

  2. 部署到云服务器

    以AWS为例，创建EC2实例，配置安全组，上传项目文件，并使用Gunicorn运行应用。

7. 系统测试与演示
本地测试

  1. 测试用例设计

    设计多种景区场景测试系统的准确性。

  2. 测试结果分析

    记录测试结果，分析模型的准确性和误差。

在线演示

  1. 系统演示视频

    使用录屏软件录制系统的操作流程。

  2. 在线测试链接

    部署到云服务器后，提供在线测试链接供用户体验。

声明

声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.

相关文章：

智能景区垃圾识别系统：基于YOLO的深度学习实现

基于深度学习的景区垃圾识别系统&#xff08;UI界面YOLOv8/v7/v6/v5代码训练数据集&#xff09; 1. 引言 景区垃圾识别是环保管理的重要任务之一。传统的人工清理方式效率低、成本高&#xff0c;而借助深度学习技术可以实现自动化的垃圾检测与识别&#xff0c;提高景区的清洁…...

编程日记 2024/8/3 9:35:25

ventoy和微pe可以共存吗?ventoy和pe共存使用教程

Ventoy新一代多系统启动U盘解决方案。国产开源U盘启动制作工具&#xff0c;支持Legacy BIOS和UEFI模式&#xff0c;理论上几乎支持任何ISO镜像文件&#xff0c;支持加载多个不同类型的ISO文件启动&#xff0c;无需反复地格式化U盘&#xff0c;插入U盘安装写入就能制作成可引导的…...

编程日记 2024/8/3 9:34:24

如何获取和安装SSL证书

SSL&#xff08;Secure Sockets Layer&#xff09;证书是用于加密网站服务器和客户端之间通信的一种数字证书。它通过HTTPS协议保护数据传输的安全性&#xff0c;防止数据被窃听或篡改。本文将指导您如何为您的网站获取并安装SSL证书。 步骤1&#xff1a;选择SSL证书提供商 首…...

编程日记 2024/8/3 9:32:23

makefile在IC设计中的使用笔记

1 makefile在IC设计中的地位 关于makefile的详细介绍可以参考第一个连接&#xff0c;里面的内容很多也很详细。但在数字IC设计中&#xff0c;并不会把所有的用法都用到&#xff0c;下面记录一下主要用到的规则。 2 IC设计涉及到的主要用法 2.1 变量的定义和使用 在makefile…...

编程日记 2024/8/3 9:31:22

Suno声称在受版权保护的音乐上训练模型属于“合理使用“

继美国唱片业协会&#xff08;RIAA&#xff09; 最近对音乐生成初创公司 Udio 和 Suno 提起诉讼之后&#xff0c;Suno 在周四提交的一份法庭文件中承认&#xff0c;该公司确实使用了受版权保护的歌曲来训练其人工智能模型。但它声称&#xff0c;根据合理使用原则&#xff0c;这…...

编程日记 2024/8/3 9:30:20

Java | Leetcode Java题解之第316题去除重复字母

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution {public String removeDuplicateLetters(String s) {boolean[] vis new boolean[26];int[] num new int[26];for (int i 0; i < s.length(); i) {num[s.charAt(i) - a];}StringBuffer sb new StringBuffer();for (in…...

编程日记 2024/8/3 9:29:19

Taro学习记录

一、安装taro-cli 二、项目文件 三、项目搭建 1、Eslint配置 在项目生成的 .eslintrc 中进行配置 {"extends": ["taro/react"], //一个配置文件&#xff0c;可以被基础配置中的已启用的规则继承"parser": "babel/eslint-parser…...

编程日记 2024/8/3 9:28:18

Spring Cache框架详解

Spring Cache框架详解 Spring Cache是Spring框架提供的一个强大的缓存抽象层&#xff0c;旨在简化缓存技术的集成和使用。自Spring 3.1版本开始&#xff0c;Spring Cache就被引入以支持在Spring应用程序中添加缓存功能。随着Spring版本的迭代&#xff0c;Spring Cache的功能日…...

编程日记 2024/8/3 9:27:17

解决Html iframe 内嵌video标签导致视频无法全屏展示的问题

原因&#xff1a; 由于浏览器的安全策略所限制的。为了防止恶意网站利用全屏播放功能进行滥用或欺骗用户&#xff0c;浏览器对iframe中的视频播放做了限制。 在iframe标签中播放视频时&#xff0c;浏览器会根据安全策略阻止视频全屏播放。这是因为iframe标签中的内容被认为是第…...

编程日记 2024/8/3 9:26:16

谷粒商城实战笔记-110~114-全文检索-ElasticSearch-查询

文章目录 一&#xff0c;110-全文检索-ElasticSearch-进阶-两种查询方式二&#xff0c;111-全文检索-ElasticSearch-进阶-QueryDSL基本使用&match_all三&#xff0c;112-全文检索-ElasticSearch-进阶-match全文检索四&#xff0c;113-全文检索-ElasticSearch-进阶-match_ph…...

编程日记 2024/8/3 9:25:14

【开源】嵌入式Linux（IMX6U）应用层综合项目（1）--云平台调试APP

目录 1.简介 1.1功能介绍 1.2技术栈介绍 1.3演示视频 1.4硬件介绍 2.软件设计 2.1连接阿里云 2.2云平台调试UI 2.3Ui_main.c界面切换处理文件 2.4.main函数 3.结尾&#xff08;附网盘链接&#xff09; 1.简介 此文章并不是教程&#xff0c;只能当作笔者的学习分享&…...

编程日记 2024/8/3 9:24:13

AI人工智能分析王楚钦球拍被踩事件的真相

在2024年巴黎奥运会乒乓球混双决赛的热烈氛围中&#xff0c;中国队王楚钦与孙颖莎以出色的表现夺得金牌&#xff0c;然而&#xff0c;赛后发生的一起意外事件——王楚钦的球拍被踩坏&#xff0c;引起了广泛关注和热议。为了探寻这一事件的真相&#xff0c;我们可以借助AI人工智…...

编程日记 2024/8/3 9:22:11

C++客户端Qt开发——多线程编程（一）

多线程编程&#xff08;一&#xff09; ①QThread 在Qt中&#xff0c;多线程的处理一般是通过QThread类来实现。 QThread代表一个在应用程序中可以独立控制的线程&#xff0c;也可以和进程中的其他线程共享数据。 QThread对象管理程序中的一个控制线程。 run() 线程的入口…...

编程日记 2024/8/3 9:21:11

安装pnpm

安装pnpm&#xff08;Performant npm&#xff09;&#xff0c;即高性能的npm包管理工具&#xff0c;可以通过多种方式进行。以下是详细的安装步骤&#xff1a; 一、通过npm全局安装 打开命令行工具&#xff1a;在你的计算机上打开命令行工具&#xff0c;例如Windows的CMD、Pow…...

编程日记 2024/8/3 9:20:10

CSS平移实现双开门效果

CSS平移实现双开门效果 一共要三张图片&#xff0c;一张作为父级背景&#xff0c;两张为兄弟左右布局 父子结构布局 一张作为父级背景&#xff0c;两张为兄弟左右布局。之后添加鼠标悬停效果&#xff0c;两张子图分别从左右平移 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议…...

编程日记 2024/8/3 9:19:09

3096. 得到更多分数的最少关卡数目

3096. 得到更多分数的最少关卡数目 题目链接&#xff1a;3096. 得到更多分数的最少关卡数目 代码如下&#xff1a; class Solution { public:int minimumLevels(vector<int>& possible) {int s0;//两个玩家能得到的分数和for(int x:possible){sx0?-1:1;}int t0;/…...

编程日记 2024/8/3 9:18:08

AGI思考探究的意义、价值与乐趣Ⅳ

探究in context或Prompt对于LLM来说其根本意义&#xff0c;in context & Prompt Learning带给我们更深一层的提示是什么&#xff1f; 文章里的探索希望能够将in context或Prompt置身于一个更全局的视角来看待&#xff1a;将其视为在真实世界中时空认知流形所映射为数据流形…...

编程日记 2024/8/3 9:15:05

《数据结构》（C语言版）第1章 绪论（上）

第1章 绪论 1.1 数据结构的研究内容1.2 基本概念和术语 1.1 数据结构的研究内容 N.沃思&#xff08;Niklaus Wirth)教授提出&#xff1a; 程序算法数据结构 电子计算机的主要用途 早期&#xff1a;主要用于数值计算 后来&#xff1a;非数值计算&#xff0c;复杂的具有一定结构…...

编程日记 2024/8/3 9:14:04

【Pyhton】数据类型之详讲字符串（上）

本篇文章将详细讲解字符串&#xff1a; 1、定义 定义字符串时&#xff0c;字符串的内容被双引号&#xff0c;单引号&#xff0c;三单引号&#xff0c;三双引号中的其中一个被括住。 例如&#xff1a; 双引号&#xff1a; v1"haha" 单引号&#xff1a; v1hahah…...

编程日记 2024/8/3 9:13:04

算法小白的进阶之路（力扣6~8）

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎来到我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 非常期待和您一起在这个小…...

编程日记 2024/8/3 9:10:00

TDengine 快速体验（Docker 镜像方式）

简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能&#xff0c;本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine&#xff0c;然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker&#xff0c;请使用 安装包的方式快…...

编程新知 2025/8/23 21:34:11

CTF show Web 红包题第六弹

提示 1.不是SQL注入 2.需要找关键源码 思路 进入页面发现是一个登录框&#xff0c;很难让人不联想到SQL注入&#xff0c;但提示都说了不是SQL注入&#xff0c;所以就不往这方面想了 ​ 先查看一下网页源码&#xff0c;发现一段JavaScript代码&#xff0c;有一个关键类ctfs…...

编程新知 2025/8/5 9:27:46

大话软工笔记—需求分析概述

需求分析&#xff0c;就是要对需求调研收集到的资料信息逐个地进行拆分、研究&#xff0c;从大量的不确定“需求”中确定出哪些需求最终要转换为确定的“功能需求”。 需求分析的作用非常重要&#xff0c;后续设计的依据主要来自于需求分析的成果&#xff0c;包括: 项目的目的…...

编程新知 2025/8/9 14:15:35

逻辑回归：给不确定性划界的分类大师

想象你是一名医生。面对患者的检查报告&#xff08;肿瘤大小、血液指标&#xff09;&#xff0c;你需要做出一个**决定性判断**&#xff1a;恶性还是良性&#xff1f;这种“非黑即白”的抉择&#xff0c;正是**逻辑回归&#xff08;Logistic Regression&#xff09;** 的战场&a…...

编程新知 2025/8/18 10:21:48

江苏艾立泰跨国资源接力：废料变黄金的绿色供应链革命

在华东塑料包装行业面临限塑令深度调整的背景下&#xff0c;江苏艾立泰以一场跨国资源接力的创新实践&#xff0c;重新定义了绿色供应链的边界。 跨国回收网络&#xff1a;废料变黄金的全球棋局 艾立泰在欧洲、东南亚建立再生塑料回收点&#xff0c;将海外废弃包装箱通过标准…...

编程新知 2025/8/3 22:02:59

2025盘古石杯决赛【手机取证】

前言 第三届盘古石杯国际电子数据取证大赛决赛 最后一题没有解出来&#xff0c;实在找不到&#xff0c;希望有大佬教一下我。 还有就会议时间&#xff0c;我感觉不是图片时间&#xff0c;因为在电脑看到是其他时间用老会议系统开的会。 手机取证 1、分析鸿蒙手机检材&#x…...

编程新知 2025/8/6 2:07:43

DBAPI如何优雅的获取单条数据

API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API&#xff0c;查询的是单条数据&#xff0c;比如根据主键ID查询用户信息&#xff0c;sql如下&#xff1a; select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的&#xff0c;如下&#xff1a; {&qu…...

编程新知 2025/8/21 2:18:11

汇编常见指令

汇编常见指令 一、数据传送指令 指令功能示例说明MOV数据传送MOV EAX, 10将立即数 10 送入 EAXMOV [EBX], EAX将 EAX 值存入 EBX 指向的内存LEA加载有效地址LEA EAX, [EBX4]将 EBX4 的地址存入 EAX&#xff08;不访问内存&#xff09;XCHG交换数据XCHG EAX, EBX交换 EAX 和 EB…...

编程新知 2025/7/20 13:23:05

CMake控制VS2022项目文件分组

我们可以通过 CMake 控制源文件的组织结构，使它们在 VS 解决方案资源管理器中以“组”（Filter）的形式进行分类展示。 🎯 目标 通过 CMake 脚本将 .cpp、.h 等源文件分组显示在 Visual Studio 2022 的解决方案资源管理器中。 ✅ 支持的方法汇总（共4种） 方法描述是否推荐…...

编程新知 2025/8/5 10:17:15

python执行测试用例，allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码&#xff1a;‘allure’ &#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ڲ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ⲿ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;Ҳ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ǿ&#xfffd;&am…...

编程新知 2025/8/25 1:10:04