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智能景区垃圾识别系统：基于YOLO的深度学习实现

news 2025/10/16 11:29:00

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.

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