本文主要是介绍AI助力水体保护区无人值守垂钓智能预警，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建水体保护区场景下无人值守垂钓智能检测预警系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
保护我们赖以生存的自然生态环境，无疑是一项意义深远且需要长期坚持的任务。自然界的生态系统，由水、气、森林、土壤等多要素组成，它们相互依存、相互影响，共同维系着地球的生态平衡。然而，在人类活动的影响下，这一平衡正遭受着前所未有的挑战。因此，加强环境监管治理，保护我们的自然资源，显得尤为迫切和重要。在以往的环境监管治理中，针对大气的工作相对较多，这主要源于大气污染对人类生活的直接影响更为显著。然而，近些年来，随着对水体生态重要性的认识加深，以及水体污染问题的日益严重，针对水体生态的监管治理力度也在逐年加大。一方面，我们要管水治水，通过科学的方法和手段解决水体污染的问题；另一方面，在指定的水体区域或者一些保护区，我们需要严格禁止人员进行垂钓等活动，以保护水生生物的多样性和生态平衡。
然而，传统的依靠地方巡查员进行监管的方式，往往受限于气象、天气、人力资源等问题，无法做到长时间稳定高效的执勤。这种情况下，智能化技术的应用就显得尤为重要。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的传统行业开始探索接入AI智能化技术来提升效率。在水体保护区禁止垂钓的场景中，智能化技术同样可以发挥巨大的作用。我们可以借助于区域内安装部署好的摄像头来采集构建高质量的数据集。这些摄像头可以全天候、全方位地监控水体保护区的情况，捕捉到任何可能的垂钓行为。通过先进的图像识别和处理技术，我们可以对这些数据进行深入的分析和处理，从而开发出智能化的无人值守垂钓预警模型。这一预警模型能够全天候动态智能监测画面区域，对于发现的垂钓行为，及时将预警信息推送到管理指挥部平台。这样，管理部门就可以迅速做出反应，安排调度专有巡查人员进行精准执法处理。这种方式不仅提高了工作效率，降低了无效的巡查次数，还能够及时精准地预警问题，有效防止了垂钓行为对水体生态的破坏。智能化技术的应用，无疑为水体保护区的管理带来了新的思路和方向。它不仅提升了管理效率，还减轻了巡查人员的工作负担。他们不再需要长时间、高强度地进行巡查，而是可以在接到预警信息后，有针对性地进行执法处理。这种方式既提高了工作效率，又保证了执法的精准性。
本文正是基于这样的构想设计，想要从实验的角度开发实践水体保护区无人值守场景下的智能化检测识别分析系统，在前面系列博文中，我们已经进行了相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《AI助力水体保护区无人值守垂钓智能预警，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建水体保护区场景下无人值守垂钓智能检测预警系统》
《AI助力水体保护区无人值守垂钓智能预警，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建水体保护区场景下无人值守垂钓智能检测预警系统》
《AI助力水体保护区无人值守垂钓智能预警，基于YOLOv7全系列【tiny/l/x】参数模型开发构建水体保护区场景下无人值守垂钓智能检测预警系统》
本文主要是想要基于经典的YOLOv8全系列的参数模型来进行相应的开发实践，首先看下实例效果：
如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有疑问的可以看下面的文章，如下所示：
《基于YOLOv8开发构建目标检测模型超详细教程【以焊缝质量检测数据场景为例】》
非常详细的开发实践教程。本文这里就不再展开了，因为从YOLOv8开始变成了一个安装包的形式，整体跟v5和v7的使用差异还是比较大的。
YOLOv8核心特性和改动如下：
1、提供了一个全新的SOTA模型（state-of-the-art model），包括 P5 640 和 P6 1280 分辨率的目标检测网络和基于YOLACT的实例分割模型。和 YOLOv5 一样，基于缩放系数也提供了 N/S/M/L/X 尺度的不同大小模型，用于满足不同场景需求
2、骨干网络和 Neck 部分可能参考了 YOLOv7 ELAN 设计思想，将 YOLOv5 的 C3 结构换成了梯度流更丰富的 C2f 结构，并对不同尺度模型调整了不同的通道数，属于对模型结构精心微调，不再是一套参数应用所有模型，大幅提升了模型性能。
3、Head 部分相比 YOLOv5 改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based 换成了 Anchor-Free
4、Loss 计算方面采用了TaskAlignedAssigner正样本分配策略，并引入了Distribution Focal Loss
5、训练的数据增强部分引入了 YOLOX 中的最后 10 epoch 关闭 Mosiac 增强的操作，可以有效地提升精度
官方项目地址在这里，如下所示：
目前已经收获了超过2.7w的star量，还是很出色的了。
官方提供的基于COCO数据集的预训练模型如下所示：
| Model | size (pixels) | mAPval 50-95 | Speed CPU ONNX (ms) | Speed A100 TensorRT (ms) | params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 37.3 | 80.4 | 0.99 | 3.2 | 8.7 |
| YOLOv8s | 640 | 44.9 | 128.4 | 1.20 | 11.2 | 28.6 |
| YOLOv8m | 640 | 50.2 | 234.7 | 1.83 | 25.9 | 78.9 |
| YOLOv8l | 640 | 52.9 | 375.2 | 2.39 | 43.7 | 165.2 |
| YOLOv8x | 640 | 53.9 | 479.1 | 3.53 | 68.2 | 257.8 |
另外一套预训练模型如下：
| Model | size (pixels) | mAPval 50-95 | Speed CPU ONNX (ms) | Speed A100 TensorRT (ms) | params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n | 640 | 18.4 | 142.4 | 1.21 | 3.5 | 10.5 |
| YOLOv8s | 640 | 27.7 | 183.1 | 1.40 | 11.4 | 29.7 |
| YOLOv8m | 640 | 33.6 | 408.5 | 2.26 | 26.2 | 80.6 |
| YOLOv8l | 640 | 34.9 | 596.9 | 2.43 | 44.1 | 167.4 |
| YOLOv8x | 640 | 36.3 | 860.6 | 3.56 | 68.7 | 260.6 |
是基于Open Image V7数据集构建的，可以根据自己的需求进行选择使用即可。
除了常规的目标检测任务之外，还有旋转目标检测，如下：
| Model | size (pixels) | mAPtest 50 | Speed CPU ONNX (ms) | Speed A100 TensorRT (ms) | params (M) | FLOPs (B) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv8n-obb | 1024 | 78.0 | 204.77 | 3.57 | 3.1 | 23.3 |
| YOLOv8s-obb | 1024 | 79.5 | 424.88 | 4.07 | 11.4 | 76.3 |
| YOLOv8m-obb | 1024 | 80.5 | 763.48 | 7.61 | 26.4 | 208.6 |
| YOLOv8l-obb | 1024 | 80.7 | 1278.42 | 11.83 | 44.5 | 433.8 |
| YOLOv8x-obb | 1024 | 81.36 | 1759.10 | 13.23 | 69.5 | 676.7 |
是基于DOTAv1数据集训练得到的。
YOLOv8的定位不仅仅是目标检测，而是性能强大全面的工具库，故而在任务类型上同时支持：姿态估计、检测、分类、分割、跟踪多种类型，可以根据自己的需要进行选择使用，这里就不再详细展开了。
简单的实例实现如下所示：
from ultralytics import YOLO# yolov8n
model = YOLO('yolov8n.yaml').load('yolov8n.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)# yolov8s
model = YOLO('yolov8s.yaml').load('yolov8s.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)# yolov8m
model = YOLO('yolov8m.yaml').load('yolov8m.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)# yolov8l
model = YOLO('yolov8l.yaml').load('yolov8l.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)# yolov8x
model = YOLO('yolov8x.yaml').load('yolov8x.pt') # build from YAML and transfer weights
model.train(data='data/self.yaml', epochs=100, imgsz=640)这里我们依次选择n、s、m、l和x五款不同参数量级的模型来进行开发。
这里给出yolov8的模型文件如下：
# Parameters
nc: 2 # number of classes
scales: # model compound scaling constants, i.e. 'model=yolov8n.yaml' will call yolov8.yaml with scale 'n'# [depth, width, max_channels]n: [0.33, 0.25, 1024] # YOLOv8n summary: 225 layers, 3157200 parameters, 3157184 gradients, 8.9 GFLOPss: [0.33, 0.50, 1024] # YOLOv8s summary: 225 layers, 11166560 parameters, 11166544 gradients, 28.8 GFLOPsm: [0.67, 0.75, 768] # YOLOv8m summary: 295 layers, 25902640 parameters, 25902624 gradients, 79.3 GFLOPsl: [1.00, 1.00, 512] # YOLOv8l summary: 365 layers, 43691520 parameters, 43691504 gradients, 165.7 GFLOPsx: [1.00, 1.25, 512] # YOLOv8x summary: 365 layers, 68229648 parameters, 68229632 gradients, 258.5 GFLOPs# YOLOv8.0n backbone
backbone:# [from, repeats, module, args]- [-1, 1, Conv, [64, 3, 2]] # 0-P1/2- [-1, 1, Conv, [128, 3, 2]] # 1-P2/4- [-1, 3, C2f, [128, True]]- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]] # 3-P3/8- [-1, 6, C2f, [256, True]]- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]] # 5-P4/16- [-1, 6, C2f, [512, True]]- [-1, 1, Conv, [1024, 3, 2]] # 7-P5/32- [-1, 3, C2f, [1024, True]]- [-1, 1, SPPF, [1024, 5]] # 9# YOLOv8.0n head
head:- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 6], 1, Concat, [1]] # cat backbone P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 12- [-1, 1, nn.Upsample, [None, 2, 'nearest']]- [[-1, 4], 1, Concat, [1]] # cat backbone P3- [-1, 3, C2f, [256]] # 15 (P3/8-small)- [-1, 1, Conv, [256, 3, 2]]- [[-1, 12], 1, Concat, [1]] # cat head P4- [-1, 3, C2f, [512]] # 18 (P4/16-medium)- [-1, 1, Conv, [512, 3, 2]]- [[-1, 9], 1, Concat, [1]] # cat head P5- [-1, 3, C2f, [1024]] # 21 (P5/32-large)- [[15, 18, 21], 1, Detect, [nc]] # Detect(P3, P4, P5)囊括了五款不同参数量级的模型。在训练结算保持相同的参数设置，等待训练完成后我们横向对比可视化来整体对比分析。
【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。
【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。
【loss曲线】
在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。
【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。
综合实验对比来看：五款不同参数量级的模型最终没有拉开明显的间隔，达到了十分相近的效果，综合考虑最终选择使用s系列的模型作为最终的线上推理模型。
接下来看下s系列模型的结果详情。
【离线推理实例】
【热力图实例】
【混淆矩阵】
【F1值曲线】
【Precision曲线】
【PR曲线】
【Recall曲线】
【训练可视化】
除了智能化技术的加持之外，还需要加强科研投入，探索更多更有效的水体生态保护措施。如：研究如何更好地治理水体污染，恢复水体的自净能力；探索保护水生生物的多样性，维护水体生态的平衡等。智能化技术的应用只是水体保护区管理的一部分。我们还需要加强宣传教育，提高公众的环保意识。只有让每个人都意识到保护生态环境的重要性，才能形成全社会共同参与环境保护的良好氛围。同时，我们还需要完善法律法规，加大对违法行为的处罚力度。对于违反规定进行垂钓等行为的人员，我们应该依法进行处罚，以儆效尤。在实际应用中，智能化技术还可以与其他先进科技相结合，共同为水体保护区的管理和保护提供支持。如：可以利用无人机进行空中巡查，与地面摄像头形成立体监控网络；可以利用大数据分析技术对水体质量进行实时监测和预警；可以利用物联网技术实现水体保护区的智能化管理等。
保护自然生态环境是我们每个人的责任和义务。在水体保护区禁止垂钓的管理中，智能化技术的应用为我们提供了新的思路和方向。我们应该充分利用这一先进技术，提升管理效率，保护水体生态的平衡和多样性。同时，我们还需要加强宣传教育、完善法律法规、加强科研投入等多方面的工作，共同为保护我们的自然生态环境而努力。展望未来，随着科技的不断进步和应用场景的不断拓展，智能化技术在水体保护区管理中的应用将会更加广泛和深入。我们有理由相信，在智能化技术的助力下，我们的水体生态环境将会得到更好的保护和改善。同时，我们也期待着更多的创新技术和理念能够应用到环境保护领域中来，共同为我们的子孙后代留下一个更加美丽、宜居的地球家园。
这篇关于AI助力水体保护区无人值守垂钓智能预警，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建水体保护区场景下无人值守垂钓智能检测预警系统的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
