介绍如何使用YOLOv8模型进行基于深度学习的吸烟行为检测

下面为你详细介绍如何使用YOLOv8模型进行基于深度学习的吸烟行为检测，包含环境配置、数据准备、模型训练以及推理等步骤。

1. 环境配置

首先，你需要安装必要的库，主要是ultralytics库，它包含了YOLOv8模型。你可以使用以下命令进行安装：

pip install ultralytics

2. 数据准备

要进行吸烟行为检测，你需要准备一个包含吸烟和非吸烟图像的数据集。数据集应按照YOLOv8所需的格式进行组织，具体如下：

dataset/
├── images/
│   ├── train/
│   ├── val/
│   └── test/
└── labels/
    ├── train/
    ├── val/
    └── test/

其中，images文件夹存放图像文件，labels文件夹存放对应的标注文件。标注文件是.txt格式，每行代表一个目标，格式为class x_center y_center width height，坐标值均为相对于图像宽高的归一化值。

同时，你需要创建一个data.yaml文件，内容如下：

train: ../dataset/images/train
val: ../dataset/images/val
test: ../dataset/images/test

nc: 1  # 类别数量，这里只有吸烟一个类别
names: ['smoking']

3. 模型训练

以下是使用Python代码进行模型训练的示例：

from ultralytics import YOLO

# 加载预训练的YOLOv8模型
model = YOLO('yolov8n.pt')

# 训练模型
results = model.train(
    data='data.yaml',  # 数据集配置文件路径
    epochs=10,  # 训练轮数
    imgsz=640  # 输入图像的大小
)

4. 模型推理

训练完成后，你可以使用训练好的模型进行吸烟行为检测。以下是推理代码示例：

from ultralytics import YOLO
import cv2

# 加载训练好的模型
model = YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')

# 读取图像
image = cv2.imread('path/to/your/image.jpg')

# 进行推理
results = model(image)

# 获取检测结果
for result in results:
    boxes = result.boxes
    for box in boxes:
        class_id = int(box.cls[0])
        confidence = float(box.conf[0])
        bbox = box.xyxy[0].cpu().numpy().astype(int)

        if class_id == 0 and confidence > 0.5:  # 类别ID为0表示吸烟，置信度阈值设为0.5
            x1, y1, x2, y2 = bbox
            cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
            cv2.putText(image, f'Smoking: {confidence:.2f}', (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)

# 显示结果图像
cv2.imshow('Smoking Detection', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

代码解释

1. 模型训练：

   • 首先使用YOLO('yolov8n.pt')加载预训练的YOLOv8模型。
   • 然后调用model.train()方法进行训练，指定数据集配置文件、训练轮数和输入图像大小。

2. 模型推理：

   • 使用YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')加载训练好的模型。
   • 读取图像并调用model(image)进行推理。
   • 遍历检测结果，根据类别ID和置信度绘制边界框和标签。

通过以上步骤，你就可以使用YOLOv8模型进行吸烟行为检测了。