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基于yolov8的海上红外目标系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

2024-09-28 22:00:12基础资料围观200次

本篇文章分享基于yolov8的海上红外目标系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面，对你有帮助的话记得收藏一下，看Java资料网收获更多编程知识

【算法介绍】

基于YOLOv8的海上红外目标系统是一项集成了前沿技术的创新解决方案，专为复杂海洋环境下的目标检测而设计。该系统利用YOLOv8深度学习模型的强大目标检测能力，结合红外成像技术，实现了对海上小型船只、浮标、甚至水下潜器等目标的快速、准确检测。

YOLOv8作为YOLO系列的最新版本，在检测精度和速度上均有显著提升，尤其适用于高动态和复杂场景。通过红外成像，该系统能够在夜间或低能见度条件下有效捕捉目标，克服了传统可见光相机的局限性。此外，YOLOv8的优异性能还体现在其高效的骨干网络、精确的特征融合方法和优化的损失函数上，这些改进策略共同提升了系统的整体性能。

该系统具备高度的灵活性和可扩展性，可以根据具体需求进行定制和优化，以适应不同的应用场景和环境条件。它能够实时输出检测结果，包括目标的位置、类别和置信度等信息，为海洋监测、安全巡逻和军事侦察等领域提供了有力支持。同时，该系统还具备强大的抗干扰能力和生存能力，能够在复杂电磁环境中稳定工作，确保检测的准确性和可靠性。

综上所述，基于YOLOv8的海上红外目标系统是一项具有创新性和实用性的解决方案，它将深度学习技术应用于海洋监测领域，为海上目标的检测和识别提供了更高效、更准确的手段。

【效果展示】

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==1.9.0+cu111
ultralytics==8.2.95

【模型可以检测出类别】

bulk carrier
canoe
fishing boat
sailboat
liner
warship
container ship

【训练数据集】

https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142592938

【训练信息】

参数	值
训练集图片数	7560
验证集图片数	841
训练map	92.6%
训练精度(Precision)	92.5%
训练召回率(Recall)	86.8%

验证集测试精度信息

Class	Images	Instances	P	R	mAP50	mAP50-95
all	841	2611	0.925	0.868	0.926	0.647
bulk carrier	194	204	0.958	0.956	0.985	0.815
canoe	196	512	0.856	0.727	0.814	0.468
fishing boat	190	902	0.88	0.789	0.871	0.432
sailboat	158	509	0.916	0.841	0.901	0.561
liner	129	147	0.931	0.83	0.933	0.581
warship	209	263	0.97	0.974	0.991	0.837
container ship	74	74	0.962	0.959	0.988	0.833

【部分实现源码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
    signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)
 
    def setupUi(self):
        self.setObjectName("MainWindow")
        self.resize(1280, 728)
        self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)
        self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")
 
        self.weights_dir = './weights'
 
        self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))
        self.picture.setStyleSheet("background:black")
        self.picture.setObjectName("picture")
        self.picture.setScaledContents(True)
        self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))
        self.label_2.setObjectName("label_2")
        self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)
        self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))
        self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")
        self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)
 
        self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))
        self.label_3.setObjectName("label_3")
        self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))
        self.hs_conf.setProperty("value", 25)
        self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")
        self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)
        self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))
        self.dsb_conf.setMaximum(1.0)
        self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)
        self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")
        self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)
        self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)
        self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))
        self.dsb_iou.setMaximum(1.0)
        self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)
        self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)
        self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")
        self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)
        self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)
        self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))
        self.hs_iou.setProperty("value", 45)
        self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)
        self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")
        self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)
        self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))
        self.label_4.setObjectName("label_4")
        self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)
        self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))
        self.label_5.setObjectName("label_5")
        self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)
        self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))
        self.le_res.setObjectName("le_res")
        self.setCentralWidget(self.centralwidget)
        self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)
        self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))
        self.menubar.setObjectName("menubar")
        self.setMenuBar(self.menubar)
        self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)
        self.statusbar.setObjectName("statusbar")
        self.setStatusBar(self.statusbar)
        self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)
        self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)
        self.toolBar.setObjectName("toolBar")
        self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)
        self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)
        icon = QtGui.QIcon()
        icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionopenpic.setIcon(icon)
        self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")
        self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)
        self.action = QtWidgets.QAction(self)
        icon1 = QtGui.QIcon()
        icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action.setIcon(icon1)
        self.action.setObjectName("action")
        self.action.triggered.connect(self.open_video)
        self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)
        icon2 = QtGui.QIcon()
        icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.action_2.setIcon(icon2)
        self.action_2.setObjectName("action_2")
        self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)
 
        self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)
        icon3 = QtGui.QIcon()
        icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)
        self.actionexit.setIcon(icon3)
        self.actionexit.setObjectName("actionexit")
        self.actionexit.triggered.connect(self.exit)
 
        self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)
        self.toolBar.addAction(self.action)
        self.toolBar.addAction(self.action_2)
        self.toolBar.addAction(self.actionexit)
 
        self.retranslateUi()
        QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)
        self.init_all()

【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架https://github.com/ultralytics/ultralytics安装教程安装好yolov8环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolov8环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolov8n.onnx模型（不提供pytorch模型）
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）

【源码下载地址】https://download.csdn.net/download/FL1623863129/89805701

文章来源:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/142584372
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：jacktools123@163.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

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