引流袋状态的实时检测对医疗护理中的患者监控和护理质量提升具有重要意义。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的引流袋状态检测系统，用于识别和分类引流袋的四种状态：“below”（低于警戒线）、“empty”（空）、“full”（满）和**“not full”**（未满）。为了构建高效的检测模型，我们采用了一个包含多类别、具有标签的引流袋状态图像数据集，并对数据集进行了数据增强以提高模型的泛化能力。
项目信息
编号：PDV-105
大小：1.14G
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
引流袋状态的实时检测对医疗护理中的患者监控和护理质量提升具有重要意义。本文提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的引流袋状态检测系统，用于识别和分类引流袋的四种状态：“below”（低于警戒线）、“empty”（空）、“full”（满）和**“not full”**（未满）。为了构建高效的检测模型，我们采用了一个包含多类别、具有标签的引流袋状态图像数据集，并对数据集进行了数据增强以提高模型的泛化能力。
模型训练过程中，使用迁移学习方法，充分利用YOLOv8预训练权重，提高了小样本情况下的训练效率和检测精度。实验结果表明，模型在测试集上的平均精度（mAP@0.5）达到了98.5%，分类准确率达到了97.8%。此外，系统在实际场景中表现出良好的实时性和鲁棒性，能够快速识别并反馈引流袋的状态。
本研究不仅验证了YOLOv8在医疗场景应用中的高效性，也为医疗设备的智能化升级提供了新的思路。未来工作将扩展模型的应用范围，包括多角度、多光照条件下的性能优化，并探索将其集成至智能医疗监控系统中，为患者提供更全面的护理保障。
项目文档
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算法流程
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代码讲解
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欢迎随时联系我们！我们将竭诚为您提供高效、专业的技术支持，量身定制解决方案，助您轻松应对技术挑战。
项目数据
Tipps：通过搜集关于数据集为各种各样的引流袋状态相关图像，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’引流袋低于警戒线’,’引流袋已空’,’引流袋已满’,’引流袋未满’。
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
本研究使用了包含引流袋状态的数据集，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引流袋状态。数据集总计包含 7098 张图像，具体分布如下：
训练集：4968 张图像，用于模型学习和优化。
验证集：1420 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：710 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：随着训练轮次增加，损失逐渐下降并趋于平稳，表明模型在边界框定位上逐渐收敛。
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：损失随训练轮次减少并趋于稳定，说明分类能力逐渐提高。
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：损失逐渐降低并平稳，表明模型在定位任务上的细节优化较好。
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：验证集损失逐渐降低，说明模型的边界框预测能力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：损失逐渐降低并趋于平稳，验证模型的分类能力较好。
val/dfl_loss：
含义：验证集上的分布聚合损失。
趋势：与训练集类似，损失逐渐降低并稳定，表明验证集中定位能力与训练集一致。
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：精度保持在高水平（接近1.0），说明模型预测准确性高。
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：召回率在训练初期快速上升并趋于稳定，表明模型能够捕捉大多数目标。
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快速上升并趋于稳定（接近1.0），说明模型整体检测性能较强。
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：值逐渐增加并稳定（接近0.9），模型在精确定位方面表现良好。
总结：
（1）损失趋势：训练和验证的边界框、分类、分布式焦点损失均显著下降并收敛，说明模型逐渐学到目标特征。
（2）性能指标：精度、召回率和mAP均保持高水平，验证模型在训练和验证集上的性能优秀。
Precision-Recall(P-R)曲线分析：
曲线说明：
淡蓝色线条:
below 类别，精度 (Precision) 和召回率 (Recall) 对应的平均值为 0.995。
橙色线条:
empty 类别，精度和召回率的平均值为 0.975，略低于其他类别。
绿色线条:
full 类别，精度和召回率的平均值为 0.995，表现非常优异。
红色线条:
not_full 类别，精度和召回率的平均值为 0.995，与 below 和 full 类别相当。
深蓝色粗线条:
all classes (所有类别的总体表现)，平均 mAP@0.5 值为 0.990。
总结：
（1）颜色区分各类别的表现：below、full、not_full 的性能接近理想，empty 类别稍有下降。
（2）深蓝色的总体性能曲线表明，模型在检测任务中具有极高的整体准确性和召回率。
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：
模型整体表现优秀，但需优化“empty”与“full”状态的区分以减少混淆，提高检测的精准度。
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640×640像素。
检测结果：
（1）检测到 1 个”full”状态的引流袋。
处理速度：
（1）预处理时间: 8.0 毫秒
（2）推理时间: 5.0 毫秒
（3）后处理时间: 67.3 毫秒
总结：
总处理时间在实时应用中表现良好，适合嵌入式设备或医疗系统。
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引流袋状态；
（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0.034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：引流袋已满，请及时更换！）
目标检测类型：
结果（Result）:
（1）当前选中的结果为 “引流袋已满”，表示系统正在高亮显示检测到的“full”。
置信度（Confidence）:
（1）这表示模型对检测到的目标属于“睡眠呼吸暂停”类别的置信度为90.89%。
（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: 339, ymin: 306：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: 375, ymax: 461：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“引流袋已满”的位置。
这张图展示了引流袋已满的一次检测结果，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，提升引流袋已满检测的效率。
3.图片检测说明
（1）引流袋低于警戒线
引流袋低于警戒线是一种防倒流设计，同时也是确保引流安全、顺畅和高效的重要设置，广泛应用于外科手术后、胸腔或腹腔引流、泌尿系统引流等医疗操作中。
（2）引流袋未满
引流袋中的液体未达到预定的容量。
（3）引流袋已空
引流袋已经没有液体或已经完成排放。
（4）引流袋已满
引流袋已经积满液体，通常用在需要处理或更换引流袋的情况。
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引流袋状态情况，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，检测到引流袋状态检测结果。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，能够准确识别引流袋状态，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，检测到引流袋状态并显示检测结果。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 3.451 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：为 0.99（99%），性能非常优秀。
（2）mAP@50-95：为 0.886（88.6%），表明模型对检测的精细程度和鲁棒性都较高。
速度：
（1）0.2ms 预处理时间
（2）1.3ms 推理时间
（3）0.8ms 后处理时间
（4）表明模型推理效率高，适合实时检测。
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）模型整体性能非常优秀，尤其在below状态的检测上表现最佳，其他类别的检测效果也处于较高水平。
（2）模型轻量化、推理速度快，非常适合在嵌入式设备或医疗场景中实时使用。
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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