基于yolov11的灭火器检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

随着社会对消防安全的重视，灭火器作为重要的消防设备，其可靠性和有效性的检测变得至关重要。在灭火器检测领域，传统的检测方法主要依赖于人工巡检，这种方式不仅耗费大量人力物力，效率低下，而且容易出现漏检和误检的情况。为了提高检测效率和准确性，计算机视觉技术被引入到灭火器检测中，尤其是基于深度学习的目标检测算法，如YOLO（You Only Look Once）系列算法，为灭火器检测带来了新的契机。

YOLO算法简介

YOLO是一种先进的目标检测算法，具有检测速度快、精度高、模型轻便等多重优势。它能够实时、准确地识别图像或视频中的灭火器。YOLO算法将目标检测任务视为回归问题，通过单个神经网络即可完成目标边界框的定位和类别的预测，大大提高了检测速度。随着YOLO算法的不断迭代，如YOLOv5、YOLOv8等版本的推出，其在检测精度和速度上都有了显著提升。

基于YOLO11的灭火器检测

YOLO11作为YOLO系列的最新版本，在继承前代优点的基础上，进一步优化了网络结构和训练策略，提高了检测性能和泛化能力。在灭火器检测中，YOLO11能够快速、准确地识别出图像中的灭火器，并给出其位置和类别信息。

1. 检测流程
   • 数据采集与预处理：收集包含灭火器的图像和视频数据，进行标注和预处理，构建训练集和测试集。
   • 模型训练：使用YOLO11算法对训练集进行训练，调整模型参数，优化检测性能。
   • 模型评估与优化：在测试集上评估模型的检测精度和速度，根据评估结果进行模型优化。
   • 实际应用：将训练好的YOLO11模型部署到实际场景中，对灭火器进行实时检测。
2. 优势
   • 高效率：YOLO11算法具有极高的检测速度，能够满足实时检测的需求。
   • 高精度：通过深度学习，YOLO11能够准确识别灭火器，减少漏检和误检。
   • 泛化能力强：YOLO11在不同场景和光照条件下都能表现出良好的检测性能。

应用场景

基于YOLO11的灭火器检测系统可以广泛应用于各种场所，如商场、学校、工厂、仓库等，实现对灭火器的自动巡检和实时监控。一旦发现灭火器缺失、损坏或位置不当，系统能够立即发出警报，通知相关人员进行处理，从而有效预防火灾事故的发生，保障人员生命财产安全。

结论

基于YOLO11的灭火器检测系统不仅提高了检测效率和准确性，还降低了人工巡检的成本和风险。随着计算机视觉技术的不断发展和完善，基于YOLO11的灭火器检测系统将在消防安全领域发挥越来越重要的作用，为构建安全、和谐的社会环境贡献力量。

【效果展示】

【训练数据集介绍】

 数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)

图片数量(jpg文件个数)：3255

标注数量(xml文件个数)：3255

标注数量(txt文件个数)：3255

标注类别数：1

标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["extinguisher"]

每个类别标注的框数：

extinguisher 框数 = 6185

总框数：6185

使用标注工具：labelImg

标注规则：对类别进行画矩形框

重要说明：暂无

特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

图片预览：

标注例子：

【训练信息】

参数	值
训练集图片数	2212
验证集图片数	861
训练map	87.1%
训练精度(Precision)	90.8%
训练召回率(Recall)	77.8%

【验证集精度统计】

Class	Images	Instances	P	R	mAP50	mAP50-95
all	861	2175	0.908	0.778	0.871	0.663

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==2.3.0
ultralytics==8.3.81
onnxruntime==1.16.3

【界面设计】

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()

【模型可检测出1类】

extinguisher

【常用评估参数介绍】

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：

1. Class：
   • 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。
2. Images：
   • 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。
3. Instances：
   • 在所有图片中目标对象的总数。这包括了所有类别对象的总和，例如，如果验证集包含100张图片，每张图片平均有5个目标对象，则Instances为500。
4. P（精确度Precision）：
   • 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。
5. R（召回率Recall）：
   • 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例（False Negatives）。
6. mAP50：
   • 表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。
7. mAP50-95：
   • 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。

这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。

【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架ultralytics安装教程安装好yolov11环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolo11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
yolo11n.pt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）

注意提供训练的数据集，请到mytxt.txt文件中找到地址