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【完整源码+数据集+部署教程】考古坑洞私挖盗洞图像分割系统： yolov8-seg-act

news 2025/9/20 7:23:25

背景意义

研究背景与意义

随着全球对文化遗产保护意识的增强，考古学作为一门研究人类历史与文化的重要学科，面临着日益严峻的挑战。尤其是在一些文化遗产丰富的地区，私挖盗洞现象屡见不鲜，这不仅对考古遗址的完整性造成了严重威胁，也对当地的生态环境和社会秩序产生了负面影响。因此，开发高效的监测与识别系统，以及时发现和制止私挖盗洞行为，成为当前考古学研究与文化遗产保护的重要任务之一。

在这一背景下，图像分割技术的应用显得尤为重要。图像分割不仅可以帮助研究人员从复杂的背景中提取出考古坑洞和盗洞的相关信息，还能够为后续的分析与决策提供重要依据。近年来，深度学习技术的快速发展为图像分割领域带来了新的机遇，尤其是基于YOLO（You Only Look Once）系列模型的实例分割方法，因其高效性和准确性而受到广泛关注。YOLOv8作为该系列的最新版本，具备了更强的特征提取能力和实时处理能力，适合在复杂的考古环境中进行应用。

本研究旨在基于改进的YOLOv8模型，构建一个专门针对考古坑洞和私挖盗洞的图像分割系统。我们将利用包含1500张图像的“looting-hole”数据集进行训练和测试，该数据集专注于盗洞这一特定类别，为模型的训练提供了丰富的样本支持。通过对该数据集的深入分析，我们将探讨如何优化YOLOv8模型的参数设置，以提高其在考古现场的应用效果。

研究的意义不仅体现在技术层面，更在于其对考古学和文化遗产保护的实际贡献。首先，基于改进YOLOv8的图像分割系统能够实现对考古现场的实时监测，及时发现潜在的盗洞行为，从而为相关部门提供决策支持。其次，该系统的推广应用将提升公众对文化遗产保护的意识，促使更多人参与到保护工作中来，形成全社会共同维护文化遗产的良好氛围。此外，研究成果还将为其他领域的图像分割应用提供借鉴，推动相关技术的进一步发展。

综上所述，基于改进YOLOv8的考古坑洞私挖盗洞图像分割系统的研究，不仅具有重要的学术价值，也为实际的文化遗产保护工作提供了切实可行的技术手段。通过这一研究，我们期望能够为考古学界和文化遗产保护领域提供新的思路和方法，助力于实现对人类历史文化的有效保护与传承。

图片效果

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数据集信息

数据集信息展示

在考古学研究和文化遗产保护领域，私挖盗洞的现象日益严重，给考古遗址的完整性和文物的安全性带来了巨大的威胁。为了有效地识别和监测这些非法活动，开发一个高效的图像分割系统显得尤为重要。本研究所使用的数据集名为“looting-hole”，专门针对考古坑洞和私挖盗洞的图像分割任务而构建。该数据集的设计旨在为改进YOLOv8-seg模型提供高质量的训练样本，从而提升其在复杂环境下的检测和分割能力。

“looting-hole”数据集包含了大量与考古盗洞相关的图像，这些图像经过精心挑选和标注，确保其在训练过程中能够有效地帮助模型学习到特征。数据集中包含的类别数量为1，具体类别为“object”，这意味着所有的图像均围绕着一个核心目标展开，即盗洞的检测与分割。通过集中关注这一类别，研究者能够深入挖掘盗洞的特征，从而提高模型在实际应用中的准确性和鲁棒性。

在数据集的构建过程中，研究团队采用了多种数据采集方法，包括实地拍摄、无人机航拍以及从相关文献和数据库中获取的图像。这些图像涵盖了不同的地理位置、季节和光照条件，确保了数据集的多样性和代表性。此外，为了提高模型的泛化能力，数据集中还包含了各种类型的盗洞，包括不同大小、形状和深度的坑洞。这种多样性使得模型在面对不同场景时，能够更好地适应并进行准确的分割。

数据集的标注工作同样至关重要。研究团队通过专业的标注工具，对每一张图像中的盗洞进行了精确的标注，确保模型在训练过程中能够学习到清晰的边界和特征。这一过程不仅需要专业知识，还需要对考古学和盗洞特征的深入理解，以确保标注的准确性和一致性。通过高质量的标注，数据集为模型提供了坚实的基础，使其能够在训练后有效地识别和分割盗洞。

为了验证数据集的有效性，研究团队还进行了多轮的实验，评估模型在不同测试集上的表现。实验结果表明，基于“looting-hole”数据集训练的YOLOv8-seg模型在盗洞的检测和分割任务中表现出色，具有较高的准确率和召回率。这一成果不仅证明了数据集的实用性，也为未来的考古遗址保护提供了新的技术手段。

总之，“looting-hole”数据集为考古坑洞和私挖盗洞的图像分割研究提供了重要的支持。通过精心的设计和标注，该数据集不仅提升了YOLOv8-seg模型的性能，也为相关领域的研究者提供了宝贵的资源。随着技术的不断进步和数据集的进一步完善，期待在未来能够更有效地保护我们的文化遗产，减少盗洞对考古遗址的影响。
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核心代码

以下是经过简化和注释的核心代码部分：

import torch
from ultralytics.utils import ops

class NASValidator:
“”"
Ultralytics YOLO NAS 验证器，用于目标检测。

该类用于后处理 YOLO NAS 模型生成的原始预测结果。它执行非极大值抑制（NMS），以去除重叠和低置信度的框，最终生成最终检测结果。
"""def postprocess(self, preds_in):"""对预测输出应用非极大值抑制（NMS）。"""# 将预测框从 xyxy 格式转换为 xywh 格式boxes = ops.xyxy2xywh(preds_in[0][0])# 将框和置信度合并，并调整维度preds = torch.cat((boxes, preds_in[0][1]), -1).permute(0, 2, 1)# 应用非极大值抑制，去除重叠的框return ops.non_max_suppression(preds,                      # 输入的预测框self.args.conf,            # 置信度阈值self.args.iou,             # IoU 阈值labels=self.lb,            # 多标签 NMS 的标签multi_label=False,         # 是否使用多标签agnostic=self.args.single_cls,  # 是否类别无关max_det=self.args.max_det, # 最大检测框数量max_time_img=0.5          # 每张图片的最大处理时间)

代码说明：
导入模块：

torch：用于张量操作和深度学习模型。
ops：包含一些操作函数，如坐标转换和非极大值抑制。
NASValidator 类：

该类用于处理 YOLO NAS 模型的输出，主要功能是去除冗余的检测框。
postprocess 方法：

该方法接受原始预测结果 preds_in，并对其进行后处理。
首先，将预测框从 xyxy 格式（左上角和右下角坐标）转换为 xywh 格式（中心坐标和宽高）。
然后，将框和对应的置信度合并，并调整张量的维度以适应后续处理。
最后，调用 non_max_suppression 函数，去除重叠的框，返回最终的检测结果。
这个程序文件是Ultralytics YOLO模型中的一个验证器类，名为NASValidator，用于处理YOLO NAS模型生成的原始预测结果。它继承自DetectionValidator类，主要功能是对检测结果进行后处理，特别是应用非极大值抑制（NMS）来去除重叠和低置信度的边界框，从而最终生成有效的检测结果。

在这个类中，有几个重要的属性和方法。args属性是一个命名空间，包含了后处理所需的各种配置，例如置信度和IoU（交并比）阈值。lb属性是一个可选的张量，用于多标签的非极大值抑制。

postprocess方法是这个类的核心功能，它接收原始预测结果作为输入，并应用非极大值抑制。具体来说，首先将输入的边界框坐标从xyxy格式转换为xywh格式，然后将边界框和对应的置信度合并为一个张量。接着，调用ops.non_max_suppression函数进行非极大值抑制，去除重叠的框，最终返回处理后的检测结果。

该类通常不会被直接实例化，而是在NAS类内部使用。这意味着用户在使用YOLO NAS模型时，通常会通过模型的接口间接调用这个验证器进行结果处理。整体上，这个文件为YOLO NAS模型的后处理提供了必要的工具，确保最终输出的检测结果是准确且高效的。

11.5 ultralytics\models\rtdetr\model.py

Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license

“”"
RT-DETR模型接口，基于视觉变换器的实时目标检测器。RT-DETR提供实时性能和高准确性，
在CUDA和TensorRT等加速后端中表现优异。它具有高效的混合编码器和IoU感知查询选择，
以提高检测准确性。

有关RT-DETR的更多信息，请访问：https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf
“”"

from ultralytics.engine.model import Model # 导入基础模型类
from ultralytics.nn.tasks import RTDETRDetectionModel # 导入RT-DETR检测模型

from .predict import RTDETRPredictor # 导入预测器
from .train import RTDETRTrainer # 导入训练器
from .val import RTDETRValidator # 导入验证器

class RTDETR(Model):
“”"
RT-DETR模型接口。该基于视觉变换器的目标检测器提供实时性能和高准确性。
支持高效的混合编码、IoU感知查询选择和可调的推理速度。

属性:model (str): 预训练模型的路径。默认为'rtdetr-l.pt'。
"""def __init__(self, model='rtdetr-l.pt') -> None:"""使用给定的预训练模型文件初始化RT-DETR模型。支持.pt和.yaml格式。参数:model (str): 预训练模型的路径。默认为'rtdetr-l.pt'。异常:NotImplementedError: 如果模型文件扩展名不是'pt'、'yaml'或'yml'。"""# 检查模型文件的扩展名是否有效if model and model.split('.')[-1] not in ('pt', 'yaml', 'yml'):raise NotImplementedError('RT-DETR只支持从*.pt、*.yaml或*.yml文件创建。')# 调用父类的初始化方法super().__init__(model=model, task='detect')@property
def task_map(self) -> dict:"""返回RT-DETR的任务映射，将任务与相应的Ultralytics类关联。返回:dict: 一个字典，将任务名称映射到RT-DETR模型的Ultralytics任务类。"""return {'detect': {'predictor': RTDETRPredictor,  # 预测器类'validator': RTDETRValidator,  # 验证器类'trainer': RTDETRTrainer,  # 训练器类'model': RTDETRDetectionModel  # RT-DETR检测模型类}}

代码核心部分及注释说明：
类定义：

class RTDETR(Model): 定义了RT-DETR类，继承自基础模型类Model，用于实现RT-DETR的功能。
初始化方法：

def init(self, model=‘rtdetr-l.pt’) -> None:: 构造函数，初始化RT-DETR模型。
if model and model.split(‘.’)[-1] not in (‘pt’, ‘yaml’, ‘yml’):: 检查模型文件的扩展名是否有效，若无效则抛出异常。
super().init(model=model, task=‘detect’): 调用父类的初始化方法，设置模型和任务类型。
任务映射属性：

@property def task_map(self) -> dict:: 定义一个属性，返回任务映射字典，将检测任务与相应的类关联，便于后续调用。
这个程序文件是关于百度的RT-DETR模型的接口实现，RT-DETR是一种基于视觉变换器（Vision Transformer）的实时目标检测器，旨在提供高效的实时性能和高准确度，特别是在使用CUDA和TensorRT等加速后端时表现优异。该模型具有高效的混合编码器和基于IoU（Intersection over Union）的查询选择机制，以提高检测精度。

文件首先导入了必要的模块，包括Ultralytics库中的Model类和RTDETRDetectionModel类，以及用于预测、训练和验证的相关模块。接着定义了RTDETR类，该类继承自Model类，作为RT-DETR模型的接口。

在RTDETR类的构造函数中，用户可以指定一个预训练模型的路径，默认值为’rtdetr-l.pt’。构造函数会检查提供的模型文件扩展名是否为支持的格式（.pt、.yaml或.yml），如果不符合，则会抛出NotImplementedError异常。

此外，RTDETR类还定义了一个名为task_map的属性，该属性返回一个字典，映射与RT-DETR模型相关的任务及其对应的Ultralytics类。这些任务包括预测（predictor）、验证（validator）和训练（trainer），并且将它们与相应的类（RTDETRPredictor、RTDETRValidator和RTDETRTrainer）关联起来。

总体而言，这个文件提供了RT-DETR模型的基本框架，允许用户方便地进行目标检测任务，同时确保模型的高效性和准确性。

12.系统整体结构（节选）
整体功能和构架概括
Ultralytics项目是一个用于计算机视觉任务的框架，特别专注于目标检测和图像分割。该框架实现了多种模型和工具，提供了高效的训练、验证和推理功能。整体架构包括模型构建、跟踪、后处理和验证等模块，旨在为用户提供灵活且高效的解决方案。

模型构建：通过build.py文件，用户可以方便地构建不同配置的Segment Anything Model（SAM），支持加载预训练权重。
对象跟踪：basetrack.py文件定义了基础的跟踪类，提供了对象跟踪的基本功能和状态管理。
图像处理：amg.py文件实现了一系列与图像掩膜和边界框相关的工具函数，支持目标检测和分割任务中的数据处理。
验证和后处理：val.py文件提供了对YOLO NAS模型预测结果的后处理功能，特别是应用非极大值抑制（NMS）来优化检测结果。
RT-DETR模型接口：model.py文件实现了RT-DETR模型的接口，允许用户进行目标检测，并提供了预训练模型的加载功能。
文件功能整理表
文件路径 功能描述
ultralytics/models/sam/build.py 构建Segment Anything Model（SAM），支持不同配置和预训练权重的加载。
ultralytics/trackers/basetrack.py 定义基础的对象跟踪类，管理跟踪状态和基本操作。
ultralytics/models/sam/amg.py 提供图像处理和掩膜相关的工具函数，支持目标检测和分割任务的数据处理。
ultralytics/models/nas/val.py 对YOLO NAS模型的预测结果进行后处理，应用非极大值抑制（NMS）以优化检测结果。
ultralytics/models/rtdetr/model.py 实现RT-DETR模型的接口，支持目标检测和预训练模型的加载。
通过这些模块，Ultralytics框架为用户提供了一个全面的工具集，能够高效地处理各种计算机视觉任务。

13.图片、视频、摄像头图像分割Demo(去除WebUI)代码
在这个博客小节中，我们将讨论如何在不使用WebUI的情况下，实现图像分割模型的使用。本项目代码已经优化整合，方便用户将分割功能嵌入自己的项目中。 核心功能包括图片、视频、摄像头图像的分割，ROI区域的轮廓提取、类别分类、周长计算、面积计算、圆度计算以及颜色提取等。 这些功能提供了良好的二次开发基础。

核心代码解读
以下是主要代码片段，我们会为每一块代码进行详细的批注解释：

import random
import cv2
import numpy as np
from PIL import ImageFont, ImageDraw, Image
from hashlib import md5
from model import Web_Detector
from chinese_name_list import Label_list

根据名称生成颜色

def generate_color_based_on_name(name):
…

计算多边形面积

def calculate_polygon_area(points):
return cv2.contourArea(points.astype(np.float32))

…

绘制中文标签

def draw_with_chinese(image, text, position, font_size=20, color=(255, 0, 0)):
image_pil = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(image_pil)
font = ImageFont.truetype(“simsun.ttc”, font_size, encoding=“unic”)
draw.text(position, text, font=font, fill=color)
return cv2.cvtColor(np.array(image_pil), cv2.COLOR_RGB2BGR)

动态调整参数

def adjust_parameter(image_size, base_size=1000):
max_size = max(image_size)
return max_size / base_size

绘制检测结果

def draw_detections(image, info, alpha=0.2):
name, bbox, conf, cls_id, mask = info[‘class_name’], info[‘bbox’], info[‘score’], info[‘class_id’], info[‘mask’]
adjust_param = adjust_parameter(image.shape[:2])
spacing = int(20 * adjust_param)

if mask is None:x1, y1, x2, y2 = bboxaim_frame_area = (x2 - x1) * (y2 - y1)cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color=(0, 0, 255), thickness=int(3 * adjust_param))image = draw_with_chinese(image, name, (x1, y1 - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)  # 类别名称上方绘制，其下方留出空间
else:mask_points = np.concatenate(mask)aim_frame_area = calculate_polygon_area(mask_points)mask_color = generate_color_based_on_name(name)try:overlay = image.copy()cv2.fillPoly(overlay, [mask_points.astype(np.int32)], mask_color)image = cv2.addWeighted(overlay, 0.3, image, 0.7, 0)cv2.drawContours(image, [mask_points.astype(np.int32)], -1, (0, 0, 255), thickness=int(8 * adjust_param))# 计算面积、周长、圆度area = cv2.contourArea(mask_points.astype(np.int32))perimeter = cv2.arcLength(mask_points.astype(np.int32), True)......# 计算色彩mask = np.zeros(image.shape[:2], dtype=np.uint8)cv2.drawContours(mask, [mask_points.astype(np.int32)], -1, 255, -1)color_points = cv2.findNonZero(mask)......# 绘制类别名称x, y = np.min(mask_points, axis=0).astype(int)image = draw_with_chinese(image, name, (x, y - int(30 * adjust_param)), font_size=int(35 * adjust_param))y_offset = int(50 * adjust_param)# 绘制面积、周长、圆度和色彩值metrics = [("Area", area), ("Perimeter", perimeter), ("Circularity", circularity), ("Color", color_str)]for idx, (metric_name, metric_value) in enumerate(metrics):......return image, aim_frame_area

处理每帧图像

def process_frame(model, image):
pre_img = model.preprocess(image)
pred = model.predict(pre_img)
det = pred[0] if det is not None and len(det)
if det:
det_info = model.postprocess(pred)
for info in det_info:
image, _ = draw_detections(image, info)
return image

if name == “main”:
cls_name = Label_list
model = Web_Detector()
model.load_model(“./weights/yolov8s-seg.pt”)

# 摄像头实时处理
cap = cv2.VideoCapture(0)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()if not ret:break......# 图片处理
image_path = './icon/OIP.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
if image is not None:processed_image = process_frame(model, image)......# 视频处理
video_path = ''  # 输入视频的路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path)
while cap.isOpened():ret, frame = cap.read()......

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