训练YOLOv7模型,开发AI火灾监测
来到golang学习网的大家,相信都是编程学习爱好者,希望在这里学习科技周边相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《训练YOLOv7模型,开发AI火灾监测》,介绍一下,希望对大家的知识积累有所帮助,助力实战开发!
1. 准备数据集
数据集使用的是开源图片,共 6k 张火灾图片,分别标注出浓烟
和火
两类。
火
浓烟
项目采用YOLO
训练,我已经把数据转成YOLO
格式,并分好了训练集和验证集,见dataset
目录。
2. 训练
训练过程参考YOLOv7官网文档即可。
修改data/coco.yaml文件,配置好训练数据的路径和类别。
下载预训练模型yolov7.pt,然后就可以开始训练了
3. 火灾监测
训练完成后,在yolov7目录下的run目录中,找到生成的模型文件——best.pt。
我训练好的模型放在源码weights目录中,名为fire.pt,大家可以直接使用。
有了模型,我们用它开发一个监测程序了。
首先,需要自行下载 yolov7 源码到当前工程里。
然后,安装pytorch,并用pytorch加载训练好的yolov7模型。
fire_detector = torch.hub.load('./yolov7', 'custom', './weights/fire.pt', source='local')
源码中有一个火灾视频fire_video.mp4,可以用opencv读取该视频,用来测试检测效果。
ret, frame = cap.read() results = self.fire_detector(img_cvt) pd = results.pandas().xyxy[0] # 绘制检测框 for obj in pd.to_numpy(): box_l, box_t = int(obj[0]), int(obj[1]) box_r, box_b = int(obj[2]), int(obj[3]) obj_name = obj[6] if obj_name == 'smoke': box_color = (0, 0, 255) box_txt = '检测到浓烟' else: box_color = (0, 255, 0) box_txt = '检测到大火' frame = cv2.rectangle(frame, (box_l, box_t), (box_r, box_b), box_color, 2) frame = cv2_add_chinese_text(frame, box_txt, (box_l, box_t-40), box_color, 25)
运行成功后,可以效果与文章开头中的视频一致。
可以把项目部署到嵌入式 GPU 上,如:jetson nano,来做实时检测。开发一个云通信服务,一旦发生火灾进行电话报警。
同时,还可以开发一个 APP ,将现场的视频流回传到服务器,APP可以实时看到监控效果,帮助决策。
4. 难点
其实用目标检测做火灾检测还是有一些难点的。如,干扰样本多,容易造成误检。再比如,标注不统一导致无法有效的计算mAP。
所以,最好我们能自定义损失函数和准召的计算方式。以召回为例,我们能检测出图片中有火灾就算成功,而不一定非要检测出多少个火苗和多少个烟雾。
当然,这类任务并非一定要通过目标检测来做。有朋友跟我提出用分类任务、分割任务,我觉得都可以去尝试。
今天带大家了解了的相关知识,希望对你有所帮助;关于科技周边的技术知识我们会一点点深入介绍,欢迎大家关注golang学习网公众号,一起学习编程~

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- 这篇技术贴真是及时雨啊,很详细,写的不错,mark,关注作者了!希望作者能多写科技周边相关的文章。
- 2023-05-14 19:53:25
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- 漂亮的泥猴桃
- 细节满满,mark,感谢up主的这篇博文,我会继续支持!
- 2023-05-11 07:20:32
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- 曾经的斑马
- 很有用,一直没懂这个问题,但其实工作中常常有遇到...不过今天到这,看完之后很有帮助,总算是懂了,感谢up主分享博文!
- 2023-05-06 12:46:58
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