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基于YOLO11的手机违规使用检测模型训练实战

news 2025/8/21 6:47:55

基于YOLO11的手机违规使用检测模型训练实战

项目背景

在现代社会，手机的普及带来了便利，但在某些场景下（如课堂、会议、驾驶等），手机的不当使用可能造成安全隐患或影响效率。本项目基于深度学习技术，开发了一个能够自动检测手机违规使用行为的智能系统。

技术方案

模型选择

我们选择了YOLO11n作为基础模型，这是YOLO系列的最新版本，具有以下优势：

  • 高效性：推理速度快，适合实时检测
  • 准确性：在目标检测任务上表现优异
  • 轻量化：模型体积小，便于部署
  • 易用性：支持多种部署方式，API简洁

算法原理

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题。YOLO11在前代基础上进行了以下改进：

  1. 网络架构优化：采用更高效的骨干网络
  2. 损失函数改进：引入DFL（Distribution Focal Loss）
  3. 数据增强策略：更智能的Mosaic和MixUp
  4. 后处理优化：改进的NMS算法

环境配置

# 安装依赖
pip install ultralytics
pip install torch torchvision
pip install opencv-python
pip install matplotlib# 验证安装
import ultralytics
print(f"Ultralytics版本: {ultralytics.__version__}")

数据集构建

数据组织结构
data/
├── train/
│   ├── 0_phone/          # 包含手机使用行为的图片
│   │   ├── JPEGImages/    # 原始图片
│   │   ├── labels/        # YOLO格式标注文件
│   │   └── Annotations/   # XML格式标注文件
│   └── 1_no_phone/       # 不包含手机使用行为的图片
└── yolo_dataset/         # 自动生成的训练验证集├── images/└── labels/
数据统计
  • 总图片数量：8,201张
  • 训练集：6,560张（80%）
  • 验证集：1,641张（20%）
  • 标注目标数：1,676个手机目标

训练配置

核心参数设置

# 模型配置
model: models/yolo11n.pt
task: detect
mode: train# 训练参数
epochs: 100
batch: 16
imgsz: 640
device: '0'  # GPU训练
workers: 4# 数据增强
cache: true
cos_lr: false
close_mosaic: 10# 验证设置
val: true
iou: 0.7
max_det: 300

数据预处理

图像预处理流程
def preprocess_image(image_path, target_size=640):"""图像预处理函数"""import cv2import numpy as np# 读取图像img = cv2.imread(image_path)h, w = img.shape[:2]# 计算缩放比例scale = min(target_size/w, target_size/h)new_w, new_h = int(w*scale), int(h*scale)# 缩放图像img_resized = cv2.resize(img, (new_w, new_h))# 填充到目标尺寸img_padded = np.full((target_size, target_size, 3), 114, dtype=np.uint8)img_padded[:new_h, :new_w] = img_resizedreturn img_padded, scale
标注格式转换
def xml_to_yolo(xml_path, img_width, img_height):"""将XML标注转换为YOLO格式"""import xml.etree.ElementTree as ETtree = ET.parse(xml_path)root = tree.getroot()yolo_annotations = []for obj in root.findall('object'):class_name = obj.find('name').textif class_name == 'phone':class_id = 0bbox = obj.find('bndbox')xmin = float(bbox.find('xmin').text)ymin = float(bbox.find('ymin').text)xmax = float(bbox.find('xmax').text)ymax = float(bbox.find('ymax').text)# 转换为YOLO格式x_center = (xmin + xmax) / 2.0 / img_widthy_center = (ymin + ymax) / 2.0 / img_heightwidth = (xmax - xmin) / img_widthheight = (ymax - ymin) / img_heightyolo_annotations.append(f"{class_id} {x_center} {y_center} {width} {height}")return yolo_annotations
  • 图像尺寸：统一调整为640×640像素
  • 数据增强：使用YOLO内置的数据增强策略
  • 标注格式：YOLO格式（类别ID + 归一化边界框坐标）

模型训练实现

训练脚本核心代码

from ultralytics import YOLO
import os
from datetime import datetimedef train_phone_detection():"""手机检测模型训练主函数"""# 检查GPU可用性import torchdevice = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'print(f"使用设备: {device}")# 加载预训练模型model = YOLO('models/yolo11n.pt')# 训练参数配置results = model.train(data='data/data.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=16,device=device,project='phone_results',name=f'yolo11n_phone_{datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}',save=True,plots=True,val=True)return resultsif __name__ == '__main__':train_phone_detection()

数据集配置文件

# data.yaml
path: data/yolo_dataset
train: images/train
val: images/valnc: 1  # 类别数量
names: ['phone']  # 类别名称

训练过程与结果

训练进度监控

训练结果曲线

从训练曲线可以看出：

  • 损失函数：各项损失（box_loss、cls_loss、dfl_loss）均稳定下降
  • 精度指标：mAP50在训练过程中持续提升
  • 收敛性：模型在100个epoch内达到良好收敛

关键性能指标

最终训练结果（第100轮）
  • Precision（精确率）：0.960
  • Recall（召回率）：0.939
  • mAP50：0.976
  • mAP50-95：0.598
性能分析

精确率曲线

召回率曲线

F1分数曲线

PR曲线

混淆矩阵分析

混淆矩阵

归一化混淆矩阵

混淆矩阵显示模型具有优秀的分类性能，误检率和漏检率都控制在较低水平。

训练样本可视化

训练批次样本

训练批次0

训练批次1

训练批次2

验证结果对比

真实标签 vs 预测结果

验证批次0-标签
验证批次0-预测

验证批次1-标签
验证批次1-预测

验证批次2-标签
验证批次2-预测

从对比图可以看出，模型的预测结果与真实标签高度一致，证明了训练的有效性。

数据分布分析

标签分布

标签相关性

技术亮点

1. 智能数据分割

  • 自动将数据集按8:2比例分割为训练集和验证集
  • 确保数据分布的均衡性

2. 多格式标注支持

  • 支持XML和YOLO格式标注文件
  • 自动转换和验证标注格式

3. 完整的训练流程

  • 从数据预处理到模型训练的端到端解决方案
  • 详细的训练日志和可视化结果

4. 模型优化

  • 使用预训练权重加速收敛
  • 合理的学习率调度策略
  • 有效的数据增强技术

部署与应用

模型文件

  • 最佳模型：phone_best.pt
  • 最后模型：weights/last.pt
  • 模型大小：约6MB（YOLO11n）

模型推理代码

from ultralytics import YOLO
import cv2def detect_phone_usage(image_path, model_path='phone_best.pt'):"""手机使用检测推理函数"""# 加载训练好的模型model = YOLO(model_path)# 进行推理results = model(image_path)# 处理结果for result in results:boxes = result.boxesif boxes is not None:for box in boxes:# 获取边界框坐标x1, y1, x2, y2 = box.xyxy[0].cpu().numpy()confidence = box.conf[0].cpu().numpy()print(f"检测到手机，置信度: {confidence:.2f}")print(f"位置: ({x1:.0f}, {y1:.0f}, {x2:.0f}, {y2:.0f})")return results# 批量检测示例
def batch_detection(image_folder):"""批量检测文件夹中的图片"""model = YOLO('phone_best.pt')for filename in os.listdir(image_folder):if filename.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png')):image_path = os.path.join(image_folder, filename)results = model(image_path)# 保存检测结果for i, result in enumerate(results):result.save(f'output/{filename}_result.jpg')

应用场景

  1. 教育场景：课堂手机使用监控
  2. 交通安全：驾驶时手机使用检测
  3. 工作场所：会议室手机使用管理
  4. 公共场所：图书馆等安静区域监控
  5. 考试监控：考场违规行为检测
  6. 安全驾驶：车载系统集成应用

性能特点

  • 检测精度：mAP50达到97.6%
  • 推理速度：支持实时检测
  • 部署灵活：支持CPU和GPU推理

总结与展望

本项目成功构建了一个高精度的手机违规使用检测模型，主要成果包括：

  1. 高精度检测：在测试集上达到97.6%的mAP50
  2. 完整工程化：从数据处理到模型训练的完整流程
  3. 可视化分析：丰富的训练过程可视化和结果分析
  4. 实用性强：模型轻量化，适合实际部署

模型优化技巧

1. 数据增强策略
# 自定义数据增强
from albumentations import Compose, HorizontalFlip, RandomBrightnessContrastaugmentations = Compose([HorizontalFlip(p=0.5),RandomBrightnessContrast(p=0.3),# 更多增强策略...
])
2. 超参数调优
  • 学习率调度：使用余弦退火策略
  • 批次大小：根据GPU内存调整
  • 图像尺寸：平衡精度和速度
3. 模型集成
# 多模型集成推理
def ensemble_predict(image_path, models):predictions = []for model in models:result = model(image_path)predictions.append(result)# 结果融合逻辑return merge_predictions(predictions)

性能监控与分析

训练监控脚本
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pddef plot_training_metrics(results_csv):"""绘制训练指标曲线"""df = pd.read_csv(results_csv)fig, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8))# 损失曲线axes[0,0].plot(df['epoch'], df['train/box_loss'], label='Box Loss')axes[0,0].plot(df['epoch'], df['train/cls_loss'], label='Class Loss')axes[0,0].set_title('Training Loss')axes[0,0].legend()# 精度指标axes[0,1].plot(df['epoch'], df['metrics/precision(B)'], label='Precision')axes[0,1].plot(df['epoch'], df['metrics/recall(B)'], label='Recall')axes[0,1].set_title('Precision & Recall')axes[0,1].legend()# mAP指标axes[1,0].plot(df['epoch'], df['metrics/mAP50(B)'], label='mAP50')axes[1,0].plot(df['epoch'], df['metrics/mAP50-95(B)'], label='mAP50-95')axes[1,0].set_title('mAP Metrics')axes[1,0].legend()# 学习率axes[1,1].plot(df['epoch'], df['lr/pg0'], label='Learning Rate')axes[1,1].set_title('Learning Rate Schedule')axes[1,1].legend()plt.tight_layout()plt.savefig('training_analysis.png', dpi=300)plt.show()

未来改进方向

  1. 多类别扩展：支持更多电子设备的检测
  2. 行为分析：结合姿态估计进行更精细的行为分析
  3. 边缘部署：针对移动设备和嵌入式系统的优化
  4. 实时预警：集成报警系统，实现实时违规提醒
  5. 模型压缩：使用知识蒸馏和量化技术
  6. 多模态融合：结合音频信号进行综合判断
http://www.dtcms.com/a/340308.html

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