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网站对服务器要求,商城网站建设源码,西安网站维护公司,网站优化要做哪些工作【算法介绍】基于YOLOv11的钢索电缆线缺陷检测系统是一种智能化解决方案#xff0c;专为提升电力设施巡检效率而设计。该系统采用YOLOv11目标检测算法#xff0c;通过深度学习模型自动识别钢索电缆线表面常见的三类缺陷#xff1a;断裂#xff08;break#xff09;、雷击损…【算法介绍】基于YOLOv11的钢索电缆线缺陷检测系统是一种智能化解决方案专为提升电力设施巡检效率而设计。该系统采用YOLOv11目标检测算法通过深度学习模型自动识别钢索电缆线表面常见的三类缺陷断裂break、雷击损伤thunderbolt及磨损wear。YOLOv11作为最新迭代版本引入C3k2块、SPPF和C2PSA组件显著增强特征提取能力在复杂背景中实现高精度定位同时通过轻量化设计适配边缘计算设备满足实时检测需求。系统核心功能包括图像/视频/摄像头实时分析缺陷分类与定位输出缺陷类型、位置及置信度可视化界面基于PyQt5框架提供交互式操作展示检测结果及统计信息。实际应用中该系统可嵌入巡检机器人或移动终端实现钢索电缆线的自动化巡检降低人工漏检率提升维护效率。未来可扩展多模态融合检测结合红外热成像技术识别内部缺陷进一步提升系统可靠性。【效果展示】【测试环境】windows10 x64系统VS2019netframework4.7.2opencvsharp4.9.0onnxruntime1.22.0注意使用CPU推理没有使用cuda推理因此不需要电脑具有nvidia显卡无需安装安装cudadunn【训练数据集介绍】数据集名称钢索缺陷检测数据集YOLO格式3516张3类别已划分好数据集数据集中有很多增强图片请注意查看数据集预览数据集格式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yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)3516标注数量(xml文件个数)3516标注数量(txt文件个数)3516标注类别数3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data.yaml为准):[break,thunderbolt,wear]每个类别标注的框数break 框数 2421thunderbolt 框数 1607wear 框数 1422总框数5450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2461验证集图片数705训练map75.6%训练精度(Precision)84.8%训练召回率(Recall)68.9%【验证集精度统计】ClassImagesInstancesPRmAP50mAP50-95all70510140.8480.6890.7560.327break4214850.8390.7220.790.308thunderbolt2663020.8890.8970.9230.451wear402270.8150.4490.5560.221【界面设计】using DeploySharp.Data; using OpenCvSharp; using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Diagnostics; using System.Drawing; using System.IO; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading; using System.Threading.Tasks; using System.Windows.Forms; namespace FIRC { public partial class Form1 : Form { public bool videoStart false;//视频停止标志 string weightsPath Application.StartupPath \\weights;//模型目录 YoloDetector detetor new YoloDetector();//推理引擎 public Form1() { InitializeComponent(); CheckForIllegalCrossThreadCalls false;//线程更新控件不报错 } private void LoadWeightsFromDir() { var di new DirectoryInfo(weightsPath); foreach(var fi in di.GetFiles(*.onnx)) { comboBox1.Items.Add(fi.Name); } if(comboBox1.Items.Count0) { comboBox1.SelectedIndex 0; } else { tssl_show.Text 未找到模型,请关闭程序放入模型到weights文件夹!; tsb_pic.Enabled false; tsb_video.Enabled false; tsb_camera.Enabled false; } } private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { LoadWeightsFromDir();//从目录加载模型 } public string GetResultString(DetResult[] result) { Dictionarystring, int resultDict new Dictionarystring, int(); for (int i 0; i result.Length; i) { if(resultDict.ContainsKey( result[i].Category) ) { resultDict[result[i].Category]; } else { resultDict[result[i].Category] 1; } } var resultStr ; foreach(var item in resultDict) { resultStr string.Format({0}:{1}\r\n,item.Key,item.Value); } return resultStr; } private void tsb_pic_Click(object sender, EventArgs e) { OpenFileDialog ofd new OpenFileDialog(); ofd.Filter *.*|*.bmp;*.jpg;*.jpeg;*.tiff;*.tiff;*.png; if (ofd.ShowDialog() ! DialogResult.OK) return; tssl_show.Text 正在检测中...; Task.Run(() { var sw new Stopwatch(); sw.Start(); Mat image Cv2.ImRead(ofd.FileName); detetor.SetParams(Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value), Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value)); var resultsdetetor.Inference(image); var resultImage detetor.DrawImage(image, results); sw.Stop(); pb_show.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultImage); tb_res.Text GetResultString(results); tssl_show.Text 检测已完成!总计耗时sw.Elapsed.TotalSeconds秒; }); } public void VideoProcess(string videoPath) { Task.Run(() { detetor.SetParams(Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value), Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value)); VideoCapture capture new VideoCapture(videoPath); if (!capture.IsOpened()) { tssl_show.Text视频打开失败!; return; } Mat frame new Mat(); var sw new Stopwatch(); int fps 0; while (videoStart) { capture.Read(frame); if (frame.Empty()) { Console.WriteLine(data is empty!); break; } sw.Start(); var results detetor.Inference(frame); var resultImg detetor.DrawImage(frame,results); sw.Stop(); fps Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds); sw.Reset(); Cv2.PutText(resultImg, FPS fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3); //显示结果 pb_show.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultImg); tb_res.Text GetResultString(results); Thread.Sleep(5); } capture.Release(); pb_show.Image null; tssl_show.Text 视频已停止!; tsb_video.Text 选择视频; }); } public void CameraProcess(int cameraIndex0) { Task.Run(() { detetor.SetParams(Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value), Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value)); VideoCapture capture new VideoCapture(cameraIndex); if (!capture.IsOpened()) { tssl_show.Text 摄像头打开失败!; return; } Mat frame new Mat(); var sw new Stopwatch(); int fps 0; while (videoStart) { capture.Read(frame); if (frame.Empty()) { Console.WriteLine(data is empty!); break; } sw.Start(); var results detetor.Inference(frame); var resultImg detetor.DrawImage(frame, results); sw.Stop(); fps Convert.ToInt32(1 / sw.Elapsed.TotalSeconds); sw.Reset(); Cv2.PutText(resultImg, FPS fps, new OpenCvSharp.Point(30, 30), HersheyFonts.HersheyComplex, 1.0, new Scalar(255, 0, 0), 3); //显示结果 pb_show.Image OpenCvSharp.Extensions.BitmapConverter.ToBitmap(resultImg); tb_res.Text GetResultString(results); Thread.Sleep(5); } capture.Release(); pb_show.Image null; tssl_show.Text 摄像头已停止!; tsb_camera.Text 打开摄像头; }); } private void tsb_video_Click(object sender, EventArgs e) { if(tsb_video.Text选择视频) { OpenFileDialog ofd new OpenFileDialog(); ofd.Filter 视频文件(*.*)|*.mp4;*.avi; if (ofd.ShowDialog() ! DialogResult.OK) return; videoStart true; VideoProcess(ofd.FileName); tsb_video.Text 停止; tssl_show.Text 视频正在检测中...; } else { videoStart false; } } private void tsb_camera_Click(object sender, EventArgs e) { if (tsb_camera.Text 打开摄像头) { videoStart true; CameraProcess(0); tsb_camera.Text 停止; tssl_show.Text 摄像头正在检测中...; } else { videoStart false; } } private void tsb_exit_Click(object sender, EventArgs e) { videoStart false; this.Close(); } private void trackBar1_Scroll(object sender, EventArgs e) { numericUpDown1.Value Convert.ToDecimal(trackBar1.Value / 100.0f); } private void trackBar2_Scroll(object sender, EventArgs e) { numericUpDown2.Value Convert.ToDecimal(trackBar2.Value / 100.0f); } private void numericUpDown1_ValueChanged(object sender, EventArgs e) { trackBar1.Value (int)(Convert.ToSingle(numericUpDown1.Value) * 100); } private void numericUpDown2_ValueChanged(object sender, EventArgs e) { trackBar2.Value (int)(Convert.ToSingle(numericUpDown2.Value) * 100); } private void comboBox1_SelectedIndexChanged(object sender, EventArgs e) { tssl_show.Text加载模型:comboBox1.Text; detetor.LoadWeights(weightsPath\\comboBox1.Text); tssl_show.Text 模型加载已完成!; } } }【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。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。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。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 PositivesFP表示假正例False Positives。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。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IoU0.5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。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环境并根据官方export命令将自己pt模型转成onnx模型,然后去github仓库futureflsl/firc-csharp-projects找到源码2使用vs2019打开sln项目选择x64 release并且修改一些必要的参数比如输入shape等点击运行即可查看最后效果特别注意如果运行报错了请参考我的博文进行重新引用我源码的DLL[C#]opencvsharp报错System.MemoryVersion4.0.1.2CultureneutralPublicKeyTokencc7b13fcd2ddd51“版本高于所引_未能加载文件或程序集“system.memory, version4.0.1.2, culture-CSDN博客【提供文件】C#源码yolo11n.onnx模型提供pytorch模型训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)测试图片在test_img文件夹下面特别注意这里提供训练数据集