基于YOLOv8和YOLOv5的烟雾检测系统开发指南

基于YOLOv8和YOLOv5的烟雾检测系统开发指南

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/Python_csdn_csdn/article/details/142961675

烟雾检测系统在预防火灾、保障人们的生命财产安全以及减少环境污染方面发挥着重要作用。本文将详细介绍基于YOLOv8和YOLOv5的烟雾检测系统开发过程，包括项目介绍、功能展示、环境安装、数据集介绍、深度学习算法原理、模型训练和评估步骤等。

项目介绍

本项目采用YOLOv8和YOLOv5深度学习框架实现烟雾检测功能。系统支持实时检测多种环境下的烟雾，包括森林火灾烟雾、工业烟雾、车辆尾气烟雾等。用户可以通过UI界面直观地查看检测结果，并支持图片、视频及摄像头输入的检测需求。

算法模型

• YOLOv8
• YOLOv8 + SE注意力机制
• YOLOv5
• YOLOv5 + SE注意力机制

系统提供至少两个预训练模型，以满足不同硬件环境的需求。

数据集

• 使用网上下载的数据集，格式已转换为YOLO格式，可以直接使用。

界面

• 使用PyQt5开发UI界面，支持多种检测模式和结果导出功能。

前言

烟雾检测在多个领域中得到了广泛应用，如森林防火、工业排放监测、智能交通系统、城市空气质量监测等场景中，都扮演着重要角色。在森林防火领域，一个自动化的烟雾检测系统能够实现实时监控，及时识别火源并发出警报，从而迅速采取应对措施，减少火灾带来的损失，保障生态环境的稳定性。

在现代环境监测中，烟雾检测系统还可以与其他智能监控系统协同工作，比如与环境管理系统整合，以提供实时的空气质量数据，推动智慧城市和环境保护的进一步发展。在后续维护与评估阶段，系统能够帮助快速诊断火灾现场和工业排放可能产生的烟雾问题，确保公共安全以及环境保护的实施效果。

通过收集与烟雾相关的数据和图像，博主利用YOLO目标检测技术，结合Python与PyQt5，开发出了一款界面简洁的烟雾检测系统，该系统支持图片、视频及摄像头检测，并能够保存检测结果。

功能展示

部分核心功能如下：

• 支持单张图片识别
• 支持遍历文件夹识别
• 支持识别视频文件
• 支持摄像头识别
• 支持结果文件导出（xls格式）
• 支持切换检测到的目标查看

环境安装

文档中有详细的环境安装指南，包括Python、PyCharm、CUDA、Torch等库的安装步骤，所有版本均已适配。你可以根据文档或视频教程一步步完成安装。

经过三年多的经验积累，博主整理了在帮助他人安装环境过程中常见的问题和解决方法，并汇总到这份文档中。无论你是使用GPU版还是CPU版，都能找到相关的安装细节和说明。文档会定期更新，以确保最新的环境配置和优化，供大家参考。

数据集介绍

数据集总共包含以下类别，且已经分好train、val、test文件夹，也提供转好的yolo格式的标注文件，可以直接训练使用。本系统使用的烟雾数据集比较少，大概6百张左右，因为目前没有找到质量很高的数据集。只有这个训练出来的指标还行。

深度学习算法介绍

YOLOv8相关介绍

YOLOv8是一个SOTA（State-Of-The-Art）模型，建立在以往YOLO版本的成功基础上，引入了许多新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。具体创新包括全新的骨干网络、Anchor-Free检测头以及新型损失函数，这些改进使得YOLOv8能够在从CPU到GPU的各种硬件平台上高效运行。

然而，ultralytics并没有直接将开源库命名为YOLOv8，而是使用了ultralytics这个名称。原因在于ultralytics将这个库定位为算法框架，而非某一个特定算法。一个主要特点是可扩展性。该库的目标是不仅能够支持YOLO系列模型，还能够支持非YOLO模型以及分类、分割、姿态估计等各类任务。

总而言之，ultralytics开源库的两个主要优点是：

• 融合众多当前SOTA技术于一体
• 未来将支持其他YOLO系列以及YOLO之外的更多算法

YOLOv5相关介绍

YOLOV5有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOV5l、YOLO5x五个版本。这个模型的结构基本一样，不同的是deth_multiole模型深度和width_multiole模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOV5n网络是YOLOV5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。不过最常用的一般都是yolov5s模型。

本系统采用了基于深度学习的目标检测算法YOLOv5，该算法是YOLO系列算法的较新版本，相比于YOLOv3和YOLOv4，YOLOv5在检测精度和速度上都有很大的提升。YOLOv5算法的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。此外，YOLOv5还引入了一种称为SPP(Spatial Pyramid Pooling)的特征提取方法，这种方法可以在不增加计算量的情况下，有效地提取多尺度特征，提高检测性能。

在YOLOv5中，首先将输入图像通过骨干网络进行特征提取，得到一系列特征图。然后，通过对这些特征图进行处理，将其转化为一组检测框和相应的类别概率分数，即每个检测框所属的物体类别以及该物体的置信度。YOLOv5中的特征提取网络使用CSPNet(Cross Stage Partial Network)结构，它将输入特征图分为两部分，一部分通过一系列卷积层进行处理，另一部分直接进行下采样，最后将这两部分特征图进行融合。这种设计使得网络具有更强的非线性表达能力，可以更好地处理目标检测任务中的复杂背景和多样化物体。

在YOLOv5中，每个检测框由其左上角坐标(x,y)、宽度(w)、高度(h)和置信度(confidence)组成。同时，每个检测框还会预测C个类别的概率得分，即分类得分(ci)，每个类别的得分之和等于1。因此，每个检测框最终被表示为一个(C+5)维的向量。在训练阶段，YOLOv5使用交叉熵损失函数来优化模型。损失函数由定位损失、置信度损失和分类损失三部分组成，其中定位损失和置信度损失采用了Focal Loss和IoU Loss等优化方法，能够有效地缓解正负样本不平衡和目标尺寸变化等问题。

YOLOv5网络结构是由Input、Backbone、Neck、Prediction组成。Yolov5的Input部分是网络的输入端，采用Mosaic数据增强方式，对输入数据随机裁剪，然后进行拼接。Backbone是Yolov5提取特征的网络部分，特征提取能力直接影响整个网络性能。YOLOv5的Backbone相比于之前Yolov4提出了新的Focus结构。Focus结构是将图片进行切片操作，将W（宽）、H（高）信息转移到了通道空间中，使得在没有丢失任何信息的情况下，进行了2倍下采样操作。

模型训练步骤

1. 使用pycharm打开代码，找到train.py打开，示例截图如下：

2. 修改model_yaml的值，以符合实际情况。如果你打算训练YOLOv8s模型，请将其修改为model_yaml = yaml_yolov8s。如果你想训练添加SE注意力机制的模型，请将其修改为model_yaml = yaml_yolov8_SE。

3. 修改data_path的数据集路径。这里默认指定的是traindata.yaml文件。如果你使用的是博主提供的数据，可以不用修改。

4. 修改model.train()中的参数，根据自己的需求和电脑硬件的情况进行调整。

# 文档中对参数有详细的说明
model.train(data=data_path,             # 数据集
            imgsz=640,                  # 训练图片大小
            epochs=200,                 # 训练的轮次
            batch=2,                    # 训练batch
            workers=0,                  # 加载数据线程数
            device='0',                 # 使用显卡
            optimizer='SGD',            # 优化器
            project='runs/train',       # 模型保存路径
            name=name,                  # 模型保存命名
            )

5. 修改traindata.yaml文件，打开traindata.yaml文件，如下所示：

在这里，只需修改path的值，其他的都不用改动（仔细看上面的黄色字体），博主提供的数据集默认都是到yolo文件夹，设置到yolo这级即可，修改完后，返回train.py中，执行train.py。

6. 打开train.py，右键执行。

7. 出现如下类似的界面代表开始训练了

8. 训练完后的模型保存在runs/train文件夹下

模型评估步骤

1. 打开val.py文件，如下图所示：

2. 修改model_pt的值，是自己想要评估的模型路径

3. 修改data_path，根据自己的实际情况修改，具体如何修改，查看上方模型训练中的修改步骤

4. 修改model.val()中的参数，按照自己的需求和电脑硬件的情况更改

model.val(data=data_path,           # 数据集路径
          imgsz=300,                # 图片大小，要和训练时一样
          batch=4,                  # batch
          workers=0,                # 加载数据线程数
          conf=0.001,               # 设置检测的最小置信度阈值。置信度低于此阈值的检测将被丢弃。
          iou=0.6,                  # 设置非最大抑制 (NMS) 的交叉重叠 (IoU) 阈值。有助于减少重复检测。
          device='0',               # 使用显卡
          project='runs/val',       # 保存路径
          name='exp',               # 保存命名
          )

5. 修改完后，即可执行程序，出现如下截图，代表成功（下图是示例，具体以自己的实际项目为准。）

6. 评估后的文件全部保存在在runs/val/exp...文件夹下

训练结果

我们每次训练后，会在run/train文件夹下出现一系列的文件，如下图所示：

如果大家对于上面生成的这些内容（confusion_matrix.png、results.png等）不清楚是什么意思，可以在博主的文档中查看这些指标的具体含义，示例截图如下：

结束语

下面图片是对每个文件夹作用的介绍：（纯粹是秀一秀 俺的 代码结构是否清晰， 注释是否详细，如果大家觉得有更好的方法，可以下方留言，一定再精进一下。）

其实用yolo算法做系统非常的简单，但是博客文字有限，如果有介绍不明白的地方，也可以看一下下面的视频，也许会更容易理解，对大家做项目有帮助。

视频就是记录博主如何进行环境安装、以及如何进行模型训练和模型评估的，具体视频列表可以看下方图片箭头位置。当然如果自己不做这个项目，做其他的也可以参考一下，毕竟方法都是通用的。

演示与介绍视频：【基于深度学习的烟雾检测系统（yolov8）】

演示与介绍视频：【基于深度学习的烟雾检测识别系统（yolov5）】

由于博主的能力有限，博文中提及的方法虽然经过试验，但难免会存在一些疏漏之处。为了不断提高内容的质量和准确性，希望读者能够热心指出这些错误。这不仅有助于博主在下次修改时呈现得更加完善和严谨，也能使其他读者受益。读者的反馈对博主来说非常重要，能够帮助博主进一步完善相关内容。此外，如果读者有更好的实现方法或独到的见解，也非常欢迎分享。这将为大家提供更多的思路和选择，促进共同进步。期待读者的宝贵建议与经验交流，谢谢支持！

参考文献

1. Zhang, Y., Li, J., & Wang, X. (2018). A review of steel surface defect detection technologies. Journal of Materials Processing Technology, 255, 124-134.
2. Liu, H., Xu, Y., & Chen, G. (2020). Deep learning for steel defect detection based on convolutional neural networks. Automation in Construction, 110, 103029.
3. Wang, S., Zhang, H., & Li, F. (2021). Real-time detection of surface defects in hot-rolled steel using YOLOv4. Sensors, 21(3), 734.
4. Chen, L., Zhang, Y., & Liu, Y. (2022). An effective method for detecting steel surface defects using image processing and machine learning. Materials Today Communications, 28, 102649.
5. Gao, J., Li, C., & Zhao, S. (2023). Application of computer vision in steel defect detection: A review. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 124, 2001-2013.