电力设备类变电站火灾数据集：使用Yolov8进行数据准备、环境配置及训练实战

电力设备类变电站火灾数据集：使用Yolov8进行数据准备、环境配置及训练实战

引用

CSDN

1.

https://m.blog.csdn.net/purple_love/article/details/145959884

变电站作为电力系统的核心设施，其安全运行至关重要。火灾和烟雾是变电站常见的安全隐患，及时检测和预警对于预防事故具有重要意义。YOLOv8作为新一代的目标检测算法，在实时性和准确性上都有显著提升，非常适合应用于变电站场景下的火灾和烟雾检测。本文将详细介绍如何使用YOLOv8进行变电站火灾和烟雾检测的数据集准备、环境配置和模型训练过程。

电力设备类——变电站场景下火灾和烟雾检测数据集

变电站场景因其特殊的环境，对烟和火检测严格。有很好的应用场景（也算创新之一）写论文发专利很好用。
yolov5-11 等目标检测项目都可以直接使用。

数据集总共有2888张图片，按照7:2:1的比例划分，包含2021张张训练集、577张验证集和290张测试集，以及yaml文件。labels文件夹下有对应数据集的txt标签。

使用YOLOv8训练变电站场景下的火灾和烟雾检测数据集是一个非常有应用价值的项目。以下是如何准备数据、配置环境以及训练模型的具体步骤。

1. 数据集准备

确保您的数据集按照7:2:1的比例正确划分，并且具有如下目录结构：

  
substation_fire_smoke_dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/
├── labels/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/
└── substation_fire_smoke_data.yaml

2. 创建数据集配置文件

创建一个 substation_fire_smoke_data.yaml 文件，内容如下：

train: …/substation_fire_smoke_dataset/images/train  
val: …/substation_fire_smoke_dataset/images/val  
test: …/substation_fire_smoke_dataset/images/test  
nc: 2 # 总共有2个类别：火和烟  
names: [‘fire’, ‘smoke’]  

3. 安装YOLOv8及其依赖项

首先克隆YOLOv8仓库并安装所需的依赖项：

pip install -qr https://raw.githubusercontent.com/ultralytics/ultralytics/main/requirements.txt  
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git  
cd ultralytics  

4. 训练模型

在YOLOv8中，您可以直接使用预定义的命令来训练模型。根据您的数据集特点选择合适的模型大小（如yolov8n, yolov8s, yolov8m等）。以下是训练模型的命令示例：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data substation_fire_smoke_data.yaml --cfg yolov8n.yaml --weights yolov8n.pt --name substation_fire_smoke_yolov8n  

参数说明：

• --img 640：输入图像的大小
• --batch 16：批量大小
• --epochs 100：训练轮数
• --data substation_fire_smoke_data.yaml：数据集配置文件路径
• --cfg yolov8n.yaml：模型配置文件
• --weights yolov8n.pt：预训练权重文件
• --name substation_fire_smoke_yolov8n：训练结果保存的文件夹名称

5. 评估模型

训练完成后，您可以使用以下命令来评估模型在验证集上的性能：

python val.py --data substation_fire_smoke_data.yaml --weights runs/train/substation_fire_smoke_yolov8n/weights/best.pt --img 640 --conf 0.5 --iou 0.5  

参数说明：

• --data substation_fire_smoke_data.yaml：数据集配置文件路径
• --weights runs/train/substation_fire_smoke_yolov8n/weights/best.pt：训练得到的最佳权重文件路径
• --img 640：输入图像的大小
• --conf 0.5：置信度阈值
• --iou 0.5：交并比阈值

6. 测试模型

最后，您可以使用以下命令来测试模型在测试集上的表现：

python detect.py --source substation_fire_smoke_dataset/images/test --weights runs/train/substation_fire_smoke_yolov8n/weights/best.pt --conf 0.5 --save-txt --save-conf --save-crop  

参数说明：

• --source substation_fire_smoke_dataset/images/test：测试集图像路径
• --weights runs/train/substation_fire_smoke_yolov8n/weights/best.pt：训练得到的最佳权重文件路径
• --conf 0.5：置信度阈值
• --save-txt：保存检测结果的文本文件
• --save-conf：保存检测结果的置信度
• --save-crop：保存裁剪后的检测目标

7. 模型优化与改进

为了提高模型的表现，可以考虑以下几个方面：

• 增加数据集的多样性和数量
• 调整模型的超参数
• 使用更强的模型架构
• 应用数据增强技术

8. 写论文与申请专利

对于写论文和申请专利来说，您应该注意以下几点：

• 确保研究的创新性和实用性
• 详细描述实验设置和结果
• 引用相关的文献和工作

通过上述步骤，您可以有效地训练并评估YOLOv8在变电站火灾和烟雾检测任务上的性能.