【完整源码+数据集+部署教程】太阳能板灰尘检测系统源码和数据集：改进yolo11-LVMB
研究背景与意义
研究背景与意义
随着全球对可再生能源的重视，太阳能作为一种清洁、可再生的能源形式，得到了广泛应用。然而，太阳能板在使用过程中容易受到灰尘和污垢的影响，这不仅降低了其光电转换效率，还可能导致设备的损坏和维护成本的增加。因此，及时有效地检测和清理太阳能板上的灰尘，成为了提升太阳能发电效率的重要环节。
在这一背景下，基于计算机视觉技术的自动化检测系统应运而生。近年来，深度学习技术的快速发展，尤其是目标检测算法的进步，为太阳能板灰尘检测提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效的实时检测能力，逐渐成为目标检测领域的主流选择。YOLOv11作为该系列的最新版本，具备更强的特征提取能力和更快的推理速度，适合在复杂环境中进行高效的灰尘检测。
本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的太阳能板灰尘检测系统。为此，我们使用了一个包含3100张图像的数据集，其中包括清洁和有灰尘的太阳能板两类。通过对数据集的深入分析和处理，我们希望能够提升模型在不同环境下的检测准确率和鲁棒性。此外，系统的实现将为太阳能发电行业提供一种智能化的解决方案，帮助用户实时监测太阳能板的清洁状态，从而优化维护策略，降低运营成本，提高发电效率。
综上所述，基于改进YOLOv11的太阳能板灰尘检测系统不仅具有重要的学术研究价值，也具有广泛的实际应用前景，为推动可再生能源的可持续发展贡献力量。
图片演示
数据集信息展示
本项目数据集信息介绍
本项目所使用的数据集专注于太阳能板灰尘检测，旨在为改进YOLOv11模型提供高质量的训练数据。数据集包含两大类样本，分别为“clean-solar-panel”（干净的太阳能板）和“dust-solar-panel”（有灰尘的太阳能板），共计两个类别。这一分类设计不仅能够有效区分太阳能板的清洁状态，还能帮助模型学习在不同环境条件下的表现，提升其在实际应用中的准确性和鲁棒性。
在数据收集过程中，我们通过多种渠道获取了大量的图像数据，确保样本的多样性和代表性。数据集中的图像涵盖了不同光照条件、不同角度和不同类型的太阳能板，旨在模拟真实世界中可能遇到的各种情况。这种多样性不仅有助于提高模型的泛化能力，还能增强其在复杂环境下的适应性。
每个类别的样本都经过精心标注，确保每张图像中的太阳能板状态能够被准确识别。标注过程遵循严格的标准，以确保数据的质量和一致性。此外，为了提高模型的训练效果，我们还进行了数据增强处理，包括旋转、缩放、翻转等操作，以进一步丰富数据集，提升模型的学习能力。
通过对该数据集的深入分析和使用，我们期望能够显著提高YOLOv11在太阳能板灰尘检测任务中的性能，进而推动智能监测技术在可再生能源领域的应用。这一数据集不仅为研究人员提供了一个有价值的资源，也为未来的相关研究奠定了基础。
项目核心源码讲解（再也不用担心看不懂代码逻辑）
以下是代码中最核心的部分，并附上详细的中文注释：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
定义一个函数，用于生成相对位置的坐标
def rel_pos(kernel_size):
# 生成从 -1 到 1 的线性空间，步数为 kernel_size
tensors = [torch.linspace(-1, 1, steps=kernel_size) for _ in range(2)]
# 创建网格坐标
kernel_coord = torch.stack(torch.meshgrid(*tensors), dim=-0)
kernel_coord = kernel_coord.unsqueeze(0) # 增加一个维度
return kernel_coord
定义一个自定义卷积层 SMPConv
class SMPConv(nn.Module):
def init(self, planes, kernel_size, n_points, stride, padding, groups):
super().init()
self.planes = planes # 输出通道数self.kernel_size = kernel_size # 卷积核大小self.n_points = n_points # 采样点数self.init_radius = 2 * (2/kernel_size) # 初始化半径# 生成卷积核坐标kernel_coord = rel_pos(kernel_size)self.register_buffer('kernel_coord', kernel_coord) # 注册为持久缓冲区# 初始化权重坐标weight_coord = torch.empty(1, n_points, 2)nn.init.trunc_normal_(weight_coord, std=0.2, a=-1., b=1.) # 使用截断正态分布初始化self.weight_coord = nn.Parameter(weight_coord) # 将其作为可学习参数# 初始化半径self.radius = nn.Parameter(torch.empty(1, n_points).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1))self.radius.data.fill_(value=self.init_radius) # 填充初始值# 初始化权重weights = torch.empty(1, planes, n_points)nn.init.trunc_normal_(weights, std=.02) # 使用截断正态分布初始化self.weights = nn.Parameter(weights) # 将其作为可学习参数def forward(self, x):# 生成卷积核并进行前向传播kernels = self.make_kernels().unsqueeze(1) # 生成卷积核x = x.contiguous() # 确保输入是连续的kernels = kernels.contiguous() # 确保卷积核是连续的# 根据输入数据类型选择合适的卷积实现if x.dtype == torch.float32:x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP32.apply(x, kernels) # FP32 卷积elif x.dtype == torch.float16:x = _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP16.apply(x, kernels) # FP16 卷积else:raise TypeError("Only support fp32 and fp16, get {}".format(x.dtype)) # 抛出不支持的类型错误return x def make_kernels(self):# 计算卷积核diff = self.weight_coord.unsqueeze(-2) - self.kernel_coord.reshape(1, 2, -1).transpose(1, 2) # 计算坐标差diff = diff.transpose(2, 3).reshape(1, self.n_points, 2, self.kernel_size, self.kernel_size) # 重塑形状diff = F.relu(1 - torch.sum(torch.abs(diff), dim=2) / self.radius) # 计算差值并应用 ReLU 激活# 计算最终的卷积核kernels = torch.matmul(self.weights, diff.reshape(1, self.n_points, -1)) # 加权求和kernels = kernels.reshape(1, self.planes, *self.kernel_coord.shape[2:]) # 重塑形状kernels = kernels.squeeze(0) # 去掉多余的维度kernels = torch.flip(kernels.permute(0, 2, 1), dims=(1,)) # 反转维度return kernels
定义一个卷积块 SMPCNN
class SMPCNN(nn.Module):
def init(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, groups, n_points=None):
super().init()
self.smp = SMPConv(in_channels, kernel_size, n_points, stride, kernel_size // 2, groups) # 自定义卷积层
self.small_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=5, stride=stride, padding=2, groups=groups) # 小卷积层
def forward(self, inputs):# 前向传播out = self.smp(inputs) # 通过自定义卷积层out += self.small_conv(inputs) # 添加小卷积层的输出return out
定义一个块 SMPBlock
class SMPBlock(nn.Module):
def init(self, in_channels, dw_channels, lk_size, drop_path):
super().init()
self.pw1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, dw_channels, kernel_size=1), nn.BatchNorm2d(dw_channels), nn.ReLU()) # 1x1 卷积
self.large_kernel = SMPCNN(dw_channels, dw_channels, lk_size, stride=1, groups=dw_channels) # 大卷积层
self.pw2 = nn.Conv2d(dw_channels, in_channels, kernel_size=1) # 1x1 卷积
def forward(self, x):# 前向传播out = self.pw1(x) # 通过第一个卷积层out = self.large_kernel(out) # 通过大卷积层out = self.pw2(out) # 通过第二个卷积层return x + out # 残差连接
代码说明
rel_pos函数：生成卷积核的相对位置坐标，用于后续的卷积操作。
SMPConv类：自定义卷积层，支持动态生成卷积核，适用于深度学习模型中的卷积操作。
SMPCNN类：结合自定义卷积层和小卷积层的网络模块，能够处理不同大小的卷积核。
SMPBlock类：包含多个卷积层和残差连接的块，用于构建更复杂的网络结构。
以上代码是实现自定义卷积层和网络模块的核心部分，能够用于深度学习中的特征提取和处理。
这个程序文件 SMPConv.py 实现了一种新的卷积层，称为 SMPConv，以及与之相关的多个模块和类，主要用于深度学习中的卷积神经网络（CNN）。以下是对代码的详细说明。
首先，文件导入了一些必要的库，包括 PyTorch 的核心模块 torch 和 torch.nn，以及一些功能性模块，如 torch.nn.functional 和 torch.utils.checkpoint。还尝试导入了自定义的深度可分离卷积实现 _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP16 和 _DepthWiseConv2dImplicitGEMMFP32，用于加速计算。
接下来，定义了一个函数 rel_pos，该函数用于生成相对位置的坐标张量，输入为卷积核的大小。这个函数利用 torch.linspace 和 torch.meshgrid 创建一个二维坐标网格。
SMPConv 类是核心卷积模块，继承自 nn.Module。在初始化方法中，定义了多个参数，包括输出通道数、卷积核大小、点数、步幅和填充。使用 rel_pos 函数生成卷积核的坐标，并初始化权重坐标和半径。权重通过截断正态分布初始化。
forward 方法实现了前向传播，首先调用 make_kernels 方法生成卷积核，然后根据输入数据的类型（FP32 或 FP16）选择合适的深度可分离卷积实现进行计算。
make_kernels 方法生成卷积核的具体实现。它计算权重坐标与卷积核坐标之间的差异，并通过 ReLU 激活函数进行处理，最后将这些差异与权重结合生成最终的卷积核。
radius_clip 方法用于限制半径的范围，确保其在指定的最小值和最大值之间。
接下来，定义了一些辅助函数，如 get_conv2d、get_bn 和 conv_bn，这些函数用于创建卷积层和批归一化层的组合，支持自定义参数。
SMPCNN 类是一个组合卷积网络，使用 SMPConv 和一个小卷积核进行特征提取。它在前向传播中将两者的输出相加。
SMPCNN_ConvFFN 类实现了一个前馈网络（Feed Forward Network），包括两个逐点卷积层和一个非线性激活函数（GELU），并在前向传播中使用了残差连接。
最后，SMPBlock 类实现了一个更复杂的模块，结合了逐点卷积、SMP 卷积和残差连接，支持 DropPath 技术以增强模型的鲁棒性。
整体来看，这个文件实现了一种新的卷积操作，结合了位置编码和动态权重生成，旨在提高卷积神经网络的表现和灵活性。
10.3 ui.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分：
import sys
import subprocess
def run_script(script_path):
“”"
使用当前 Python 环境运行指定的脚本。
Args:script_path (str): 要运行的脚本路径Returns:None
"""
# 获取当前 Python 解释器的路径
python_path = sys.executable# 构建运行命令，使用 streamlit 运行指定的脚本
command = f'"{python_path}" -m streamlit run "{script_path}"'# 执行命令，并等待其完成
result = subprocess.run(command, shell=True)# 检查命令执行的返回码，如果不为0则表示出错
if result.returncode != 0:print("脚本运行出错。")
主程序入口
if name == “main”:
# 指定要运行的脚本路径
script_path = “web.py” # 这里可以直接指定脚本名，假设在当前目录下
# 调用函数运行脚本
run_script(script_path)
代码注释说明：
导入模块：
sys：用于获取当前 Python 解释器的路径。
subprocess：用于执行外部命令。
run_script 函数：
接收一个参数 script_path，表示要运行的 Python 脚本的路径。
使用 sys.executable 获取当前 Python 解释器的路径。
构建一个命令字符串，用于调用 streamlit 运行指定的脚本。
使用 subprocess.run 执行构建的命令，并等待其完成。
检查命令的返回码，如果返回码不为0，表示脚本运行出错，打印错误信息。
主程序入口：
使用 if name == “main”: 确保只有在直接运行该脚本时才会执行以下代码。
指定要运行的脚本路径（在此示例中为 “web.py”）。
调用 run_script 函数来执行指定的脚本。
这个程序文件名为 ui.py，主要功能是通过当前的 Python 环境来运行一个指定的脚本，具体是使用 Streamlit 框架来启动一个 Web 应用。
首先，程序导入了必要的模块，包括 sys、os 和 subprocess。其中，sys 模块用于访问与 Python 解释器相关的变量和函数，os 模块提供了与操作系统交互的功能，而 subprocess 模块则用于创建新进程、连接到它们的输入/输出/错误管道，并获取它们的返回码。此外，程序还从 QtFusion.path 模块中导入了 abs_path 函数，用于获取文件的绝对路径。
接下来，定义了一个名为 run_script 的函数，该函数接受一个参数 script_path，表示要运行的脚本的路径。在函数内部，首先获取当前 Python 解释器的路径，存储在 python_path 变量中。然后，构建一个命令字符串 command，该命令使用当前的 Python 解释器和 Streamlit 模块来运行指定的脚本。具体的命令格式为 “{python_path}” -m streamlit run “{script_path}”。
使用 subprocess.run 方法执行构建好的命令，并将 shell 参数设置为 True，这意味着命令将在一个新的 shell 中执行。执行后，检查返回码 result.returncode，如果返回码不为 0，表示脚本运行出错，程序会打印出相应的错误信息。
在文件的最后部分，使用 if name == “main”: 语句来确保当该文件作为主程序运行时，以下代码才会被执行。这里指定了要运行的脚本路径 script_path，通过调用 abs_path 函数获取 web.py 的绝对路径。最后，调用 run_script 函数来运行指定的脚本。
总的来说，这个程序的核心功能是方便地启动一个 Streamlit Web 应用，简化了用户手动运行脚本的过程。
10.4 FreqFusion.py
以下是经过简化和注释的核心代码部分，主要包括 FreqFusion 类及其相关方法。该类实现了一种频率感知的特征融合机制，用于密集图像预测。
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class FreqFusion(nn.Module):
def init(self, channels, scale_factor=1, lowpass_kernel=5, highpass_kernel=3, **kwargs):
super().init()
hr_channels, lr_channels = channels
self.scale_factor = scale_factor
self.lowpass_kernel = lowpass_kernel
self.highpass_kernel = highpass_kernel
# 压缩高分辨率和低分辨率特征通道self.compressed_channels = (hr_channels + lr_channels) // 8self.hr_channel_compressor = nn.Conv2d(hr_channels, self.compressed_channels, 1)self.lr_channel_compressor = nn.Conv2d(lr_channels, self.compressed_channels, 1)# 内容编码器，用于生成低通和高通滤波器self.content_encoder = nn.Conv2d(self.compressed_channels,lowpass_kernel ** 2,kernel_size=3,padding=1)self.content_encoder2 = nn.Conv2d(self.compressed_channels,highpass_kernel ** 2,kernel_size=3,padding=1)def kernel_normalizer(self, mask, kernel):"""归一化卷积核，使其和为1。"""mask = F.softmax(mask, dim=1) # 使用softmax进行归一化mask = mask.view(-1, kernel, kernel) # 调整形状mask /= mask.sum(dim=(-1, -2), keepdims=True) # 归一化return maskdef forward(self, x):"""前向传播函数，接收高分辨率和低分辨率特征并进行融合。"""hr_feat, lr_feat = x # 拆分输入特征compressed_hr_feat = self.hr_channel_compressor(hr_feat) # 压缩高分辨率特征compressed_lr_feat = self.lr_channel_compressor(lr_feat) # 压缩低分辨率特征# 生成低通和高通滤波器mask_lr = self.content_encoder(compressed_lr_feat) # 低通滤波器mask_hr = self.content_encoder2(compressed_hr_feat) # 高通滤波器# 归一化滤波器mask_lr = self.kernel_normalizer(mask_lr, self.lowpass_kernel)mask_hr = self.kernel_normalizer(mask_hr, self.highpass_kernel)# 使用卷积和滤波器进行特征融合lr_feat = F.conv2d(lr_feat, mask_lr) # 应用低通滤波器hr_feat = F.conv2d(hr_feat, mask_hr) # 应用高通滤波器return hr_feat + lr_feat # 返回融合后的特征
代码说明：
导入库：引入了 PyTorch 相关的库，用于构建神经网络和处理张量。
FreqFusion 类：这是一个继承自 nn.Module 的类，主要用于实现频率感知特征融合。
初始化方法：接收输入通道数、缩放因子和卷积核大小等参数，初始化特征压缩和内容编码器。
kernel_normalizer 方法：用于归一化卷积核，使其和为1，确保在特征融合时不会引入额外的偏差。
forward 方法：实现前向传播，接收高分辨率和低分辨率特征，生成低通和高通滤波器，并通过卷积操作进行特征融合，最后返回融合后的特征。
通过这些核心部分，FreqFusion 类能够有效地融合不同频率的特征，以提高图像预测的准确性。
这个程序文件 FreqFusion.py 实现了一种名为“频率感知特征融合”的深度学习模型，主要用于密集图像预测任务。该模型结合了高频和低频特征，以提高图像重建或超分辨率的效果。以下是对代码的详细说明。
首先，文件导入了必要的库，包括 PyTorch 及其神经网络模块，以及一些图像处理相关的功能。它还尝试从 mmcv 库中导入一些操作，如果未能导入则忽略。
接下来，定义了一些初始化函数，用于初始化神经网络的权重和偏置。normal_init 和 constant_init 函数分别用于正态分布和常数初始化。
resize 函数用于调整输入张量的大小，使用了 PyTorch 的插值功能，并在某些情况下发出警告，以确保输入和输出的尺寸关系合理。
hamming2D 函数生成二维 Hamming 窗，主要用于在频率域进行处理时减少边缘效应。
FreqFusion 类是模型的核心部分，继承自 nn.Module。在初始化方法中，模型接受多个参数，包括通道数、缩放因子、低通和高通卷积核大小等。该类包含多个卷积层，用于压缩输入特征并生成低频和高频特征的掩码。
在 init_weights 方法中，模型的卷积层被初始化，确保它们在训练开始时具有合理的权重。
kernel_normalizer 方法用于对生成的掩码进行归一化处理，以确保其和为1，并可能应用 Hamming 窗以增强正则化效果。
forward 方法是模型的前向传播逻辑，接受高分辨率和低分辨率的特征图作为输入。根据 use_checkpoint 参数的值，决定是否使用 PyTorch 的检查点功能来节省内存。 _forward 方法则实现了具体的特征融合逻辑，包括通过卷积层生成掩码，并利用这些掩码对输入特征进行处理。
在 _forward 方法中，首先将高分辨率和低分辨率特征通过通道压缩器进行压缩。接着，使用低通和高通卷积生成掩码，并通过 carafe 操作（用于像素重排列）对特征进行上采样和融合。最后，将处理后的高分辨率和低分辨率特征相加，得到最终的输出。
LocalSimGuidedSampler 类实现了一个偏移生成器，用于在特征融合过程中引导特征的重采样。它根据输入特征计算相似度，并生成相应的偏移量，以便在上采样时使用。
compute_similarity 函数用于计算输入张量中每个点与其周围点的余弦相似度，帮助在特征融合时捕捉局部特征的相似性。
总体而言，这个程序实现了一个复杂的深度学习模型，利用频率感知的方法融合不同分辨率的特征，以提升图像重建或超分辨率的效果。模型的设计考虑了多种因素，如特征压缩、掩码生成和特征重采样，展现了在计算机视觉任务中处理图像的先进方法。
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