随着智能化管理和人工智能技术的快速发展,传统的物业管理逐渐向自动化和智能化方向发展。本论文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的物业管理清扫作业监测与语音报警系统,旨在实现对物业清扫作业的自动化监控,提升物业管理效率,确保清扫任务的及时性与质量。系统主要包括图像采集、物体检测、作业状态分析、语音报警等模块。通过采集清扫现场的实时图像,利用YOLOv8深度学习模型对图像进行处理,自动识别清扫工作人员及其作业状态,并判断其是否正在进行清扫工作。
项目信息
编号:PDV-96
大小:747M
运行条件
Python开发环境:
– PyCharm的安装包:PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– PyCharm的历史安装包:PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包:Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本:Python==3.9
需要安装依赖包:
– pip install PyQt5== 5.15.11
– pip install Pillow==9.5.0
– pip install opencv-python==4.10.0.84
– pip install torch==2.4.0
– pip install torchvision==0.19.0
– pip install numpy== 1.26.4
– pip install matplotlib==3.9.2
项目介绍
随着智能化管理和人工智能技术的快速发展,传统的物业管理逐渐向自动化和智能化方向发展。本论文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的物业管理清扫作业监测与语音报警系统,旨在实现对物业清扫作业的自动化监控,提升物业管理效率,确保清扫任务的及时性与质量。系统主要包括图像采集、物体检测、作业状态分析、语音报警等模块。通过采集清扫现场的实时图像,利用YOLOv8深度学习模型对图像进行处理,自动识别清扫工作人员及其作业状态,并判断其是否正在进行清扫工作。
当系统识别到清扫工作人员不在清扫卫生时,会自动触发语音报警,提醒工作人员尽快返回工作岗位。同时,系统提供一个基于PyQt5框架开发的用户界面,方便物业管理人员实时监控清扫状态,查看工作进度,并对异常情况进行快速处理。
论文详细介绍了数据集的构建与预处理、YOLOv8模型的训练与优化过程、系统的硬件架构和软件设计,以及最终实现的智能清扫作业监测系统的功能和性能评估。实验结果表明,该系统具有较高的作业监测准确率和实时性,能够有效提高物业管理效率,并为清扫作业管理提供了智能化的解决方案。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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项目数据
Tipps:通过搜集关于数据集为各种各样的清扫作业相关图像,并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注,分3检测类别,分别是’正在清扫卫生’, ‘清扫卫生工具’,’不在清扫卫生’。
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。
硬件环境
我们使用的是两种硬件平台配置进行系统调试和训练:
(1)外星人 Alienware M16笔记本电脑:
(2)惠普 HP暗影精灵10 台式机:
上面的硬件环境提供了足够的计算资源,能够支持大规模图像数据的训练和高效计算。GPU 的引入显著缩短了模型训练时间。
使用两种硬件平台进行调试和训练,能够更全面地验证系统的性能、适应性和稳定性。这种方法不仅提升了系统的鲁棒性和泛化能力,还能优化开发成本和效率,为实际应用场景的部署打下良好基础。
模型训练
Tipps: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
本研究使用了包含清扫作业的数据集,并通过 Labelimg 标注工具对每张图像中的目标边界框(Bounding Box)及其类别进行标注。基于此数据集,采用 YOLOv8n 模型进行训练。训练完成后,对模型在验证集上的表现进行了全面的性能评估与对比分析。整个模型训练与评估流程包括以下步骤:数据集准备、模型训练、模型评估。本次标注的目标类别主要集中于清扫作业。数据集总计包含 10330 张图像,具体分布如下:
训练集:7230 张图像,用于模型学习和优化。
验证集:2066 张图像,用于评估模型在未见过数据上的表现,防止过拟合。
测试集:1034 张图像,用于最终评估模型的泛化能力。
数据集分布直方图
以下柱状图展示了训练集、验证集和测试集的图像数量分布:
部分数据集图像如下图所示:
部分标注如下图所示:
这种数据分布方式保证了数据在模型训练、验证和测试阶段的均衡性,为 YOLOv8n 模型的开发与性能评估奠定了坚实基础。
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:
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.YOLOv8模型训练结果与性能评估
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)。这些损失的优化是提升目标检测性能的关键。
损失函数作用说明:
(1)定位损失 (box_loss):表示预测框与标定框之间的误差(GIoU),越小表示定位越准确。
(2)分类损失 (cls_loss):用于衡量锚框与对应的标定分类是否正确,越小表示分类越准确。
(3)动态特征损失 (dfl_loss):DFLLoss用于回归预测框与目标框之间的距离,并结合特征图尺度进行调整,最终提高目标检测的定位准确性。
训练和验证结果文件存储:
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,包括:
(1)损失曲线图(Loss Curves)
(2)性能指标曲线图(mAP、精确率、召回率)
(3)混淆矩阵(Confusion Matrix)
(4)Precision-Recall (P-R) 曲线
损失曲线(Loss Curve)和性能指标分析:
训练指标:
train/box_loss:
含义:边界框回归的损失函数值,表示预测的目标边界框与真实边界框的差异。
趋势:损失值逐渐降低,说明模型边界框回归性能在不断提升。
train/cls_loss:
含义:分类损失,表示预测类别和真实类别之间的差异。
趋势:损失值随训练轮次(epochs)减少,说明模型的分类性能逐渐提升。
train/dfl_loss:
含义:分布聚合损失(Distribution Focal Loss),用于优化边界框的预测分布。
趋势:损失值逐渐下降,说明边界框预测的精确度逐渐提高。
验证指标:
val/box_loss:
含义:验证集上的边界框回归损失,与训练集的 box_loss 类似,但用于验证模型的泛化能力。
趋势:损失值逐渐降低,说明模型的边界框回归性能在验证集上也在提升。
val/cls_loss:
含义:验证集上的分类损失,与训练集的 cls_loss 类似。
趋势:损失值下降,说明模型在验证集上的分类性能不断提升。
val/dfl_loss:
含义:验证集上的分布聚合损失。
趋势:损失值逐渐下降,说明模型在验证集上的边界框预测性能逐渐提高。
性能指标:
metrics/precision(B):
含义:训练过程中的精确率,表示预测为目标的样本中实际为目标的比例。
趋势:精确率不断提高,接近 1,说明模型预测更加准确。
metrics/recall(B):
含义:训练过程中的召回率,表示所有真实目标中被正确检测到的比例。
趋势:召回率逐渐提高,接近 1,说明模型对目标的覆盖能力越来越强。
metrics/mAP50(B):
含义:验证集上的 mAP@0.5,表示 IoU 阈值为 0.5 时的平均精度。
趋势:mAP@0.5 稳定上升,最终接近 1,说明模型的整体性能非常优秀。
metrics/mAP50-95(B):
含义:验证集上的 mAP@0.5-0.95,表示多个 IoU 阈值下的平均精度。
趋势:逐渐上升且接近 1,说明模型在不同 IoU 阈值下的检测性能良好。
Precision-Recall(P-R)曲线分析:
曲线说明:
淡蓝色曲线 – cleaning (清扫卫生)
值: 0.993
表示该类别的平均精确度 (AP) 非常高,模型在清扫卫生的检测上性能优秀。
橙色曲线 – cleaning-stuff (清扫工具)
值: 0.985
表示模型对清扫工具的检测性能稍逊于清扫卫生类别,但仍然表现良好。
绿色曲线 – non-cleaning (不在清扫卫生)
值: 0.992
表示模型对非清扫状态的目标检测能力也非常高,与清扫卫生类别接近。
深蓝色粗线 – all classes (所有类别)
值: 0.990 (mAP@0.5)
表示在所有类别上的平均精确度 (mAP) 达到 99%,是对整体模型性能的评价。
结论:此图表明模型对所有类别的检测能力均衡且表现优异,其中 cleaning 和 non-cleaning 类别的检测性能更为突出,而 cleaning-stuff 略有下降但仍然达到较高水平。整体 mAP (99%) 反映了模型的强大检测能力。
混淆矩阵 (Confusion Matrix) 分析
混淆矩阵是用于评估分类模型性能的重要工具,它显示了模型在每一类别上的预测结果与实际情况的对比。
结论:
模型整体分类效果优秀,但在 cleaning-stuff(清扫工具) 和 non-cleaning(不在清扫卫生) 类别之间存在一定的误分类,需要通过优化数据和超参数进一步提升区分能力。
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
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384×640像素。
检测结果:
(1)1个 cleaning(正在清扫卫生)。
(2)1个 cleaning-stuff(清扫工具)。
处理速度:
(1)预处理时间: 3.0 毫秒
(2)推理时间: 36.1 毫秒
(3)后处理时间: 53.6 毫秒
总结:
(1)推理结果: 检测结果符合预期,模型能够准确识别清扫人员(cleaning)和清扫工具(cleaning-stuff)。
(2)推理速度: 模型在GPU环境下具有良好的性能(总处理时间不足100ms),能够满足实时性需求。
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清扫作业;
(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:
(1)置信度阈值:当前设置为0.25,表示检测系统只会考虑置信度高于25%的目标进行输出,置信度越高表示模型对检测结果的确信度越高。
(2)交并比阈值:当前设置为0.70,表示系统只会认为交并比(IoU)超过70%的检测框为有效结果。交并比是检测框与真实框重叠区域的比值,用于衡量两个框的相似程度,值越高表明重叠程度越高。
这两个参数通常用于目标检测系统中,调整后可以影响模型的检测精度和误检率。
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0.054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。
语音提醒(Voice Reminder):
(1)异常语音提醒:(警告:清洁人员未在进行清扫工作!)
目标检测类型:
结果(Result):
(1)当前选中的结果为 “不在清扫卫生”,表示系统正在高亮显示检测到的“non-cleaning”。
置信度(Confidence):
(1)这表示模型对检测到的目标属于“不在清扫卫生”类别的置信度为95.50%。
(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: 706, ymin: 209: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: 814, ymax: 510: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“不在清扫卫生”的位置。
这张图展示了清扫作业的一次检测结果,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,提升清扫作业检测的效率。
3.图片检测说明
(1)不在清扫卫生
(2)清扫工作工具
(3)正在清扫卫生
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清扫作业情况,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,检测到清扫作业检测结果。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,能够准确识别清扫作业,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,检测到清扫作业并显示检测结果。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:
(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150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 4.712小时。
(2)本次训练使用了 NVIDIA GeForce RTX 3070 Ti GPU。
(3)表现出较高的训练效率,得益于YOLOv8模型的优化设计和高性能硬件的支持。
验证结果:
(1)mAP@50:99%表明在IoU阈值为0.5时的平均准确率已达到最佳水平。
(2)mAP@50-95:92.4% 表明在不同IoU阈值(0.5到0.95)下的平均准确率非常高,说明模型具有较好的精细预测能力。
速度:
(1)0.1ms 预处理时间
(2)1.0ms 推理时间
(3)0.8ms 后处理时间
(4)总体速度较快,适合实时应用。
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。
总结:
(1)模型在所有类别上的mAP50达到接近或超过99%,同时mAP50-95保持在92%以上,说明其在不同IoU阈值下都能保持高精度,尤其在目标检测任务中性能优越。
(2)对于三类目标(清扫状态、清扫人员、非清扫状态),模型能较好地进行分类和检测,没有明显的类别失衡问题。
(3)损失函数在150轮训练中收敛得非常平稳(无剧烈波动),表明训练过程顺利,参数调优得当。
(4)模型在推理时的速度非常快(0.005秒/图像),能够满足实时检测的需求。
远程部署
Tipps:购买后可有偿协助安装,确保运行成功。
– 远程工具:Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统:Windows OS
– 客服QQ:3666308803
项目文件
文件目录
Tipps:完整项目文件清单如下:
通过这些完整的项目文件,不仅可以直观了解项目的运行效果,还能轻松复现,全面展现项目的专业性与实用价值!
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