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1.前言
在野生动物保护、生态研究和环境监测领域#xff0c;及时、准确地检测和识别野生动物对于保护生物多样性、预防人类与野生动物的冲突以及制定科学的保护策略至关重要。传统的野生动物监测方法通常依赖于地面巡逻、固定摄像头或无线传…基于YOLOv8的无人机野生动物检测
1.前言
在野生动物保护、生态研究和环境监测领域及时、准确地检测和识别野生动物对于保护生物多样性、预防人类与野生动物的冲突以及制定科学的保护策略至关重要。传统的野生动物监测方法通常依赖于地面巡逻、固定摄像头或无线传感器网络但这些方法往往受地形限制监测范围有限且成本较高。
无人机UAV的引入为野生动物监测提供了一种高效、低成本且大范围覆盖的解决方案。借助无人机搭载的高分辨率摄像头和先进的计算机视觉算法如YOLOv8You Only Look Once v8可以在复杂的自然环境中快速、精准地检测和识别不同种类的野生动物。这不仅提高了数据采集的效率还减少了对动物栖息地的干扰使研究人员能够更好地了解动物的行为、种群动态及生态环境变化。
无人机视角下的野生动物检测具有广泛的应用前景包括
野生动物保护与巡查实时监测濒危物种防止非法捕猎保护栖息地。生态研究与种群调查分析动物种群数量、活动范围及迁徙模式提供科学依据。农业与林业管理监测野生动物对农作物的影响预防人兽冲突。灾害评估与环境监测在森林火灾、洪水等自然灾害发生后评估野生动物的生存状况。 借助YOLOv8的高效目标检测能力无人机可以在复杂背景下快速、准确地识别和追踪野生动物为生态研究和野生动物保护提供强有力的技术支持。 2.YOLOv8模型的训练评估和推理 YOLOv8 由Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往YOLO 版本的基础上YOLOv8 引入了新的功能和优化使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。 2.1 YOLOv8的基本原理
YOLOv8 主要基于 单阶段检测one-stage detection原理即直接从输入图像预测目标类别和边界框而不像两阶段方法如 Faster R-CNN那样需要先生成候选区域。这使得 YOLOv8 具有高效的计算性能并能够在资源受限的设备上运行。
相较于前几代 YOLOYOLOv8 主要改进点包括
更高的检测精度采用 Anchor-Free无锚框 设计使得模型更加灵活减少计算复杂度。更快的推理速度优化了模型架构使得推理更高效适用于边缘设备。更强的泛化能力改进了损失函数和训练策略使得模型在不同任务上的适应性更强。支持多任务不仅可以进行目标检测还支持 实例分割、图像分类、姿态估计 等任务。
2.2 YOLOv8的网络结构 YOLOv8 在网络结构上相比于 YOLOv5 进行了优化主要采用了 CSPCross Stage Partial结构 和 轻量化设计提高了模型的计算效率和准确率。 2.2.1. Backbone主干网络
YOLOv8 采用 CSPDarknet 作为主干网络用于提取图像的高级特征。该部分主要包括
CBSConv BatchNorm SiLU基本的卷积块提高特征表达能力。C2fCSP 变体改进的 CSP 结构提高信息流通能力减少冗余计算。SPP (Spatial Pyramid Pooling) 模块用于增加感受野提高对多尺度目标的检测能力。
2.2.2. Neck颈部网络
Neck 负责融合不同尺度的特征以提升检测性能。YOLOv8 采用 PAFPNPath Aggregation Feature Pyramid Network 结构包括
PANPath Aggregation Network增强多尺度特征的融合提高小目标检测能力。C2f 结构进一步优化计算效率提高信息利用率。
2.2.3 Head检测头
YOLOv8 的检测头采用 Anchor-Free 设计直接预测目标类别和边界框回归信息。主要特点包括
分类分支预测目标的类别。回归分支预测目标框的位置中心点、宽度、高度。IoU 质量预测估计目标框的置信度提高检测稳定性。
2.3 环境部署
(1.1). 创建虚拟环境,虚拟环境配置最好在python3.7及以上
conda create -n yolov8 python3.8(1.2). 安装项目运行需要的依赖
pip install ultralytics2.4 模型训练评估和推理
2.4.1 数据集准备 无人机视角下的大规模野生动物检测数据集包括6种类别分别是绵羊、牛、海豹、骆驼、藏野驴和斑马。 2.4.2 数据集目录结构 参考官网https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/#supported-dataset-formats 2.4.3 训练 代码结构 data.yaml path: ../datasets/WAID # 数据集源路经目录结构参考2。4.2
train: images/train # 训练集路经
val: images/valid # 验证集路经
test: images/test # 测试集路经# 类别数量
nc: 6 # 类别名称使用列表格式
names: - sheep # 绵羊- cattle # 牛- seal # 海豹- camelus # 骆驼- kiang # 藏野驴- zebra # 斑马train.py import os
import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO# 读取图像
image_path sheep.jpg# 获取图像的shape和通道数
if os.path.exists(image_path):image cv2.imread(image_path)if image is not None:height, width, channels image.shapeprint(fThe image has dimensions {width}x{height} and {channels} channels.)else:print(Error: Unable to load image.)
else:print(Error: Image file does not exist.)# 加载模型
model YOLO(yolov8n.pt)# 训练模型
results model.train(datadata.yaml,epochs100,imgsz640, # 图像的shape sizebatch32, # batchsizepatience20,devicecuda if torch.cuda.is_available() else cpu,workers4,projectruns/train,nameexp,saveTrue,verboseTrue
)注意如果本地没有对应的yolov8n.pt模型权重在加载模型时会自动下载对应的模型权重其次若用的是官网的代码可能会自动下载yolov11n.pt的模型权重可以注释如下代码行ultralytics\utils\checks.py 2.4.3 验证 val.py import os
import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO# Loading the best performing model
model YOLO(best.pt)
# Evaluating the model on the test dataset
val_results model.val(datadata.yaml)
print(f验证结果: {val_results})2.4.4 测试 test.py import os
import cv2
import torch
from ultralytics import YOLO# 使用训练好的模型进行预测
def predict_image(model, image_path):# 加载图像img cv2.imread(image_path)if img is None:print(f无法读取图像: {image_path})return# 进行预测results model.predict(sourceimage_path, conf0.25, saveTrue)# 输出结果for result in results:boxes result.boxesprint(f检测到 {len(boxes)} 个目标)# 显示每个目标的详细信息for box in boxes:# 获取类别cls int(box.cls[0])class_name model.names[cls]# 获取置信度conf float(box.conf[0])# 获取边界框x1, y1, x2, y2 box.xyxy[0].tolist()print(f类别: {class_name}, 置信度: {conf:.2f}, 边界框: [{int(x1)}, {int(y1)}, {int(x2)}, {int(y2)}])# Loading the best performing model
model YOLO(best.pt)# 测试单张图片
# test_image_path b4frame00000036.jpg # 替换为你的测试图像路径
# predict_image(model, test_image_path)# 指定目标文件夹
folder_path ../dataset/images/test # 这里替换成你的文件夹路径# 允许的图像文件扩展名
image_extensions (.jpg, .jpeg, .png, .bmp, .gif, .tiff)# 遍历文件夹并获取所有图像文件的路径
image_paths [os.path.join(folder_path, filename)for filename in os.listdir(folder_path)if filename.lower().endswith(image_extensions)
]# 输出结果
for path in image_paths:print(path)predict_image(model, path)
2.5 模型性能评价指标
Train Box Loss 训练框损失指标衡量训练数据中对象的预测边界框与实际边界框之间的差异。较低的框损失意味着模型的预测边界框与实际边界框更接近。 Train Class Loss 训练类别损失指标衡量训练数据中对象的预测类别概率与实际类别标签之间的差异。类别损失越低意味着模型的预测类别概率与实际类别标签越接近。 Train DFL Loss 训练DFL(动态特征学习)损失指标衡量训练数据中对象的预测特征图与实际特征图之间的差异。较低的 DFL 损失意味着模型的预测特征图与实际特征图更接近一致。 Metrics Precision(Box) 精度指标衡量所有预测边界框中真正阳性(True Positive)检测的比例。精度越高意味着模型越能正确识别真正阳性检测并最大限度地减少误报越高越好。模型预测检测到的目标 Metric Recall(Box) 召回率指标衡量所有实际边界框中真正阳性检测的比例。召回率越高意味着模型越能正确识别所有真正阳性检测并将假阴性检测降至最低越低越好。实际存在的目标但是模型没有检测到 Metrics mAP50(Box) mAP50 (B) 指标衡量模型在不同物体类别中的平均精度其交并比 (IoU) 阈值为 50%。mAP50 越高表示模型在不同类别中检测和定位物体的准确率越高。 Metrics mAP50-95(Box) mAP50-95 (B) 指标衡量模型在不同物体类别中的平均精度IoU 阈值范围为50%到95%。mAP50-95越高表示模型越能准确地检测和定位不同类别中的物体IoU 阈值范围越广。 2.6 可视化 Labels: Preds: 2.6.1 训练结果 定位损失 box loss: 预测框与标定框之间的误差越小定位得越准。分类损失 cls loss: 计算锚框与对应的标定分类是否正确越小分类得越准。其他指标均在上文介绍过。 PR曲线主要用于评估分类模型在不同阈值下的性能特别是在不平衡数据集中它比ROC曲线更有效因为它专注于正类样本的表现。 精度和召回率的平衡PR曲线帮助我们理解在特定阈值下模型的精度和召回率如何平衡。高精度意味着低假阳性然而高召回率意味着低漏检。曲线下面积AUCPR曲线的面积可以反映出模型的整体性能AUC越大模型越强。 通过PR曲线我们可以更细致地了解YOLOv8在不同物种和不同阈值下的检测表现有助于调优模型参数并优化在无人机视角下的物体检测任务。 mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积m表示平均后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP.5表示阈值大于0.5的平均mAP Confusion Matrix: 混淆矩阵显示预测类别与实际类别的对应关系。横轴表示真实值纵轴表示预测值。 sheep行cattle列的1表示1个羊被错误识别为牛。background行sheep列的548表示548个背景被错误识别为羊。zebra行background列的164表示164个斑马被错误识别为背景。 Confusion Matrix Normalize: **归一化的混淆矩阵**主要是将混淆矩阵中的数值转换成比例或百分比从而更容易理解模型的性能尤其是对于类别不平衡的数据集。在归一化的混淆矩阵中每一行的和为 1或者 100%表示每个真实类别在所有预测中所占的比例。 归一化分为对真实值列和预测值行进行归一化下图展示的是**列归一化** 列归一化对应某个真实类别例如猫、狗、鸟表示在所有该类别的样本中预测为其他类别的比例。行归一化对应模型预测的类别展示该类别预测的准确性。 归一化的目的 对比不同类别的预测精度可以直观地看到每个类别的 准确率True Positive Rate。 解决类别不平衡问题在原始混淆矩阵中某些类别可能因为样本数较少而表现不佳归一化后可以避免类别数量差异对性能评估的影响。
