基于YOLOv8深度学习的智慧社区高空抛物检测系统研究与实现(PyQt5界面+数据集+训练代码)

随着智慧社区的不断发展，智能化技术在社区管理中的应用日益广泛，而高空抛物现象逐渐成为社区安全管理中的突出问题。高空抛物不仅对社区居民的财产和生命安全造成极大威胁，还容易引发法律纠纷，增加社区管理的难度。尽管已有部分传统的监控系统能够提供一定的防范与检测功能，但由于高空抛物的随机性、发生时间和位置的不确定性，加上多变的环境因素，传统监控手段在精准度和实时性方面仍然存在较大的局限。因此，如何利用先进的人工智能技术对高空抛物现象进行自动化检测，成为智慧社区安全管理中的亟待解决的问题。

为此，本文设计并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的高空抛物检测系统，旨在为智慧社区提供高效、精准的高空抛物监控与预警解决方案。YOLOv8模型作为最新一代的目标检测算法，具有较高的检测精度与实时性能，能够快速识别监控视频中出现的高空抛物行为。为了满足社区用户的需求，本文在YOLOv8的基础上，结合了PyQt5进行图形用户界面（GUI）的开发设计，打造了一个功能丰富且操作简便的用户界面。通过该界面，用户可以方便地进行系统设置、监控画面查看、实时报警管理等操作，有效提升了系统的可操作性与用户体验。

在本文的研究中，详细介绍了数据集的收集、整理和预处理过程，保证了模型训练的数据来源可靠且具有代表性。通过对不同环境下的监控视频进行数据标注和扩充，本文构建了一个适用于高空抛物检测的数据集。随后，针对YOLOv8模型进行了针对性训练，并通过多种优化策略提高了模型的检测精度和泛化能力。本文不仅探讨了模型在不同光照条件下的适应性，还深入分析了其对各种干扰因素（如风速、遮挡、抛物物体大小等）的鲁棒性。

此外，本文还详细阐述了系统的整体架构设计与实现过程。系统包括前端视频采集模块、YOLOv8检测模块、报警与数据处理模块等多个功能模块。前端模块负责实时捕捉社区内的监控视频流，检测模块基于YOLOv8模型对视频中的异常抛物行为进行检测和分析，一旦检测到高空抛物，系统将立即通过报警模块发出警报并记录相关数据。

通过大量的实验与测试，本文所设计的高空抛物检测系统表现出极高的实用性与可扩展性。在不同天气条件、光线变化以及复杂场景下，系统依然能够快速、准确地完成高空抛物检测，显示出良好的稳定性和准确性。相比传统的人工监控手段，本文设计的系统极大地提高了社区管理效率，减少了人工成本和漏报率，为智慧社区的安全管理提供了新的技术支持。

该系统的实际应用将有效提高智慧社区的安全防范能力，及时发现并处理高空抛物事件，减少因高空抛物导致的财产损失和人员伤害，进而提升居民的生活质量。未来，随着系统的进一步优化和功能扩展，该系统还可以集成到更广泛的智慧城市安全管理平台中，发挥更大的社会效益。

算法流程

项目数据

通过搜集关于数据集为各种各样的高空抛物相关图像，并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注，分4检测类别，分别是’高空抛物’。

目标检测标注工具
（1）labelimg:开源的图像标注工具，标签可用于分类和目标检测，它是用python写的，并使用Qt作为其图形界面，简单好用（虽然是英文版的）。其注释以 PASCAL VOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持 COCO数据集格式。
（2）安装labelimg 在cmd输入以下命令 pip install labelimg -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

结束后，在cmd中输入labelimg

初识labelimg

打开后，我们自己设置一下

在View中勾选Auto Save mode

接下来我们打开需要标注的图片文件夹

并设置标注文件保存的目录（上图中的Change Save Dir）
接下来就开始标注，画框，标记目标的label，然后d切换到下一张继续标注，不断重复重复。

Labelimg的快捷键

（3）数据准备
这里建议新建一个名为data的文件夹（这个是约定俗成，不这么做也行），里面创建一个名为images的文件夹存放我们需要打标签的图片文件；再创建一个名为labels存放标注的标签文件；最后创建一个名为 classes.txt 的txt文件来存放所要标注的类别名称。

data的目录结构如下：
│─img_data
│─images 存放需要打标签的图片文件
│─labels 存放标注的标签文件
└ classes.txt 定义自己要标注的所有类别（这个文件可有可无，但是在我们定义类别比较多的时候，最好有这个创建一个这样的txt文件来存放类别）

首先在images这个文件夹放置待标注的图片。
生成文件如下:

“classes.txt”定义了你的 YOLO 标签所引用的类名列表。

（4）YOLO模式创建标签的样式

存放标签信息的文件的文件名为与图片名相同，内容由N行5列数据组成。
每一行代表标注的一个目标，通常包括五个数据，从左到右依次为：类别id、x_center、y_center、width、height。
其中：
–x类别id代表标注目标的类别；
–x_center和y_center代表标注框的相对中心坐标；
–xwidth和height代表标注框的相对宽和高。

注意：这里的中心点坐标、宽和高都是相对数据！！！

存放标签类别的文件的文件名为classes.txt (固定不变)，用于存放创建的标签类别。

完成后可进行后续的yolo训练方面的操作。

模型训练

模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一个SOTA模型，它建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性，使其成为实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择。其具体创新点包括一个新的骨干网络、一个新的Ancher-Free检测头和一个新的损失函数，可在CPU到GPU的多种硬件平台上运行。

YOLOv8是Yolo系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了Yolov5、Yolov6、YoloX等模型的设计优点，在全面提升改进Yolov5模型结构的基础上实现，同时保持了Yolov5工程化简洁易用的优势。

Yolov8模型网络结构图如下图所示：

2.数据集准备与训练

本研究使用了包含高空抛物相关图像的数据集，并通过Labelimg标注工具对每张图像中的目标边框（Bounding Box）及其类别进行标注。然后主要基于YOLOv8n这种模型进行模型的训练，训练完成后对模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。模型训练和评估流程基本一致，包括：数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别为高空抛物，数据集中共计包含904张图像，其中训练集占696张，验证集占139张，测试集占69张。部分图像如下图所示：

部分标注如下图所示：

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与验证集放入datasets目录下。

接着需要新建一个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: E:/High-Altitude-ThrowingDetection_v8/datasets/images 训练集的路径
val: E:/High-Altitude-ThrowingDetection_v8/datasets/images 验证集的路径
test: E:/High-Altitude-ThrowingDetection_v8/datasets/images 测试集的路径

nc: 1
names: [‘obj’]

这个文件定义了用于模型训练和验证的数据集路径，以及模型将要检测的目标类别。

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)。

CPU/GPU训练代码如下：

加载名为 yolov8n.pt 的预训练YOLOv8模型，yolov8n.pt是预先训练好的模型文件。
使用YOLO模型进行训练，主要参数说明如下：
（1）data=data_yaml_path: 指定了用于训练的数据集配置文件。
（2）epochs=150: 设定训练的轮数为150轮。
（3）batch=4: 指定了每个批次的样本数量为4。
（4）optimizer=’SGD’):SGD 优化器。
（7）name=’train_v8′: 指定了此次训练的命名标签，用于区分不同的训练实验。

3.训练结果评估

在深度学习的过程中，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来了解模型的训练情况。对于YOLOv8模型的训练，主要涉及三类损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）以及动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练过程和结果文件会保存在 runs/ 目录下，具体如下：

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_loss）：DFLLoss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YOLOv8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。

训练结果如下：

这张图展示了YOLOv8模型在训练和验证过程中的多个重要指标的变化趋势，具体如下：

train/box_loss：
（1）这是训练过程中边界框损失的变化。边界框损失用于衡量模型预测的目标框与实际目标框的差异。
（2）损失值逐渐下降，表明模型在准确预测边界框方面逐步提高。

train/cls_loss：
（1）这是训练集上的分类损失。分类损失衡量模型对目标类别的预测准确性。
（2）它也呈下降趋势，说明模型在对象分类方面的准确性在不断提高。

train/dfl_loss：
（1）这是分布聚焦损失（distribution focal loss），用于帮助模型对目标框的精确定位。
（2）下降的趋势表明模型在这方面有所改进。

metrics/precision(B)：
（1）这是训练集上的精度（precision）曲线。精度表示模型在检测到的目标中有多少是真正的目标。
（2）验证集上的精度在逐步上升，表明模型在正确识别正样本方面逐渐改进。

metrics/recall(B)：
（1）这是训练集上的召回率（recall）曲线。召回率表示模型检测出的真实目标的比例。
（2）召回率同样在上升，说明模型能更好地识别相关实例。

val/box_loss：
（1）这是验证集上的边界框损失曲线。
（2）这是验证集上的边界框损失，下降趋势表明模型在验证数据上的泛化能力在提高。

val/cls_loss：
（1）这是验证集上的分类损失曲线。
（2）下降趋势表明模型在对象分类方面的泛化能力较好。

val/dfl_loss：
（1）这是验证集上的分布聚焦损失曲线。
（2）验证集上的 DFL 损失，趋势与训练 DFL 损失相似，表示模型在验证集上的边界框预测有所改进。

metrics/mAP50(B)：
（1）这是验证集上的mAP50曲线，表示在交并比阈值为0.5时模型的平均精度（mean Average Precision）。
（2）较高的 mAP50 表示模型在预测对象的存在性和位置上有较高的准确性。

metrics/mAP50-95(B)：
（1）这是验证集上的mAP50-95曲线，表示在不同交并比阈值（从0.5到0.95）下模型的平均精度。
（2）上升的趋势表明模型在不同 IoU 严格性下的预测能力有所提升。

这张图表各项指标表明模型在训练集和验证集上的性能都有所提升，表明训练过程有效，并且模型具有良好的泛化能力。

这张图展示的是 Precision-Recall 曲线，用于评估模型在不同类别下的检测性能。以下是详细解释：

曲线形状：
这条蓝色曲线展示了不同阈值下的精确率和召回率的变化趋势。曲线靠近右上角（即高精确率和高召回率）的部分，表明模型在大多数情况下表现良好。

这条精确率-召回率曲线显示模型在该数据集上的表现是非常好的。精确率和召回率都接近 1，特别是 mAP@0.5 达到 95.4%，说明模型能够准确、全面地检测到目标。

4.检测结果识别

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/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
imgTest.py 图片检测代码如下：

加载所需库：
（1）from ultralytics import YOLO：导入YOLO模型类，用于进行目标检测。
（2）import cv2：导入OpenCV库，用于图像处理和显示。

加载模型路径和图片路径：
（1）path = ‘models/best.pt’：指定预训练模型的路径，这个模型将用于目标检测任务。
（2）img_path = “TestFiles/imagetest.jpg”：指定需要进行检测的图片文件的路径。

加载预训练模型：
（1）model = YOLO(path, task=’detect’)：使用指定路径加载YOLO模型，并指定检测任务为目标检测 (detect)。
（2）通过 conf 参数设置目标检测的置信度阈值，通过 iou 参数设置非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值。

检测图片：
（1）results = model(img_path)：对指定的图片执行目标检测，results 包含检测结果。

显示检测结果：
（1）res = results[0].plot()：将检测到的结果绘制在图片上。
（2）cv2.imshow(“YOLOv8 Detection”, res)：使用OpenCV显示检测后的图片，窗口标题为“YOLOv8 Detection”。
（3）cv2.waitKey(0)：等待用户按键关闭显示窗口

此代码的功能是加载一个预训练的YOLOv8模型，对指定的图片进行目标检测，并将检测结果显示出来。

执行imgTest.py代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：

这段输出是基于YOLOv8模型对图片“imagetest.jpg”进行检测的结果，具体内容如下：

图像信息：
（1）处理的图像路径为：TestFiles/imagetest.jpg。
（2）图像尺寸为 640×512 像素。

检测结果：
（1）模型在该图片上检测到 1 个高空抛物（”1 obj”）

处理速度：
（1）预处理时间: 3.99 毫秒。
（2）推理时间: 34.15 毫秒。
（3）后处理时间: 60.45 毫秒。

从速度上看，推理阶段是最快的，而后处理阶段花费的时间相对较长，尤其是在后处理需要进行复杂的边界框筛选时。

运行效果

– 运行 MainProgram.py

1.主要功能：
（1）可用于实时检测目标图片中的高空抛物；
（2）支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
（3）界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
（4）支持图片或者视频的检测结果保存。

2.检测结果说明：

这张图表显示了基于YOLOv8模型的目标检测系统的检测结果界面。以下是各个字段的含义解释：

用时（Time taken）:
（1）这表示模型完成检测所用的时间为0.226秒。
（2）这显示了模型的实时性，检测速度非常快。

目标数目（Number of objects detected）:
（1）检测到的目标数目为1，表示这是当前检测到的第1个目标。

目标选择(下拉菜单)：全部:
（1）这里有一个下拉菜单，用户可以选择要查看的目标类型。
（2）在当前情况下，选择的是“全部”，意味着显示所有检测到的目标信息。

类型（Type）:
（1）当前选中的行为类型为 “抛物”，表示系统正在高亮显示检测到的“obj”。

置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“抛物”类别的置信度为92.28%。
（2）置信度反映了模型的信心，置信度越高，模型对这个检测结果越有信心。

目标位置（Object location）:
（1）xmin: 1409, ymin: 910：目标的左上角的坐标(xmin, ymin)，表示目标区域在图像中的位置。
（2）xmax: 1871, ymax: 1474：目标的右下角的坐标(xmax, ymax)，表示目标区域的边界。

这些坐标表示在图像中的目标区域范围，框定了检测到的“抛物”的位置。

这张图展示了高空抛物的一次检测结果，包括检测时间、检测到的种类、各行为的置信度、目标的位置信息等。用户可以通过界面查看并分析检测结果，提升高空抛物检测的效率。

3.图片检测说明

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：
（1）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。
（2）点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

检测结果：系统识别出图片中的高空抛物，并显示检测结果，包括总目标数、用时、目标类型、置信度、以及目标的位置坐标信息。

4.视频检测说明

点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

检测结果：系统对视频进行实时分析，检测到高空抛物并显示检测结果。表格显示了视频中多个检测结果的置信度和位置信息。

这个界面展示了系统对视频帧中的多目标检测能力，能够准确识别高空抛物，并提供详细的检测结果和置信度评分。

5.摄像头检测说明

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，可关闭摄像头。

检测结果：系统连接摄像头进行实时分析，检测到高空抛物并显示检测结果。实时显示摄像头画面，并将检测到的行为位置标注在图像上，表格下方记录了每一帧中检测结果的详细信息。

6.保存图片与视频检测说明

点击保存按钮后，会将当前选择的图片(含批量图片)或者视频的检测结果进行保存。
检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
保存的检测结果文件如下：

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。

（1）图片保存

（2）视频保存

– 运行 train.py
1.训练参数设置

（1）data=data_yaml_path: 使用data.yaml中定义的数据集。
（2）epochs=150: 训练的轮数设置为100轮。
（3）batch=4: 每个批次的图像数量为4（批次大小）。
（4）name=’train_v8′: 训练结果将保存到以train_v8为名字的目录中。
（5）optimizer=’SGD’: 使用随机梯度下降法(SGD)作为优化器。

虽然在大多数深度学习任务中，GPU通常会提供更快的训练速度。
但在某些情况下，可能由于硬件限制或其他原因，用户需要在CPU上进行训练。

温馨提示：在CPU上训练深度学习模型通常会比在GPU上慢得多，尤其是像YOLOv8这样的计算密集型模型。除非特定需要，通常建议在GPU上进行训练以节省时间。

2.训练日志结果

这张图展示了使用YOLOv8进行模型训练的详细过程和结果。

训练总时长：
（1）模型在训练了150轮后，总共耗时1.825小时。

mAP (平均精度)
（1）mAP50: 这是在 IOU（交并比）为 50% 的条件下的平均精度，达到 0.954，表示模型在这个阈值下具有很高的检测精度。
（2）mAP50-95: 这是在 IOU 阈值从 50% 到 95% 变化的情况下，模型的平均精度为 0.55，反映了模型在不同 IOU 条件下的整体性能。

速度：
（1）0.2ms 预处理时间
（2）2.2ms 推理时间
（3）1.3ms 后处理时间（包括非极大值抑制等）

结果保存：
（1）Results saved to runs\detect\train_v8：验证结果保存在 runs\detect\train_v8 目录下。

完成信息：
（1）Process finished with exit code 0：表示整个验证过程顺利完成，没有报错。

展示了YOLOv8模型在训练和验证过程中的性能表现和速度信息，模型的性能稳定，推理速度也比较快。

原文地址：https://blog.csdn.net/ZSW1218/article/details/143842932

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