设计垃圾检测系统的意义在于多个方面，这些方面不仅关乎环境保护和城市管理，还涉及到技术进步和社会效益。以下是设计垃圾检测系统的主要意义：

  1. 环境保护与资源回收：
  • 垃圾检测系统能够有效地识别不同种类的垃圾，帮助人们进行准确的分类投放。这有助于减少污染，降低对环境的负面影响。
  • 通过智能识别技术，系统能够自动筛选出可回收物，提高资源回收率，减少资源浪费。
  1. 城市管理与卫生改善：
  • 垃圾检测系统有助于城市管理部门更好地监控和管理城市垃圾，提高城市清洁度和卫生水平。
  • 通过实时监控和数据分析，系统能够及时发现并解决垃圾处理过程中的问题，提高城市管理的效率和水平。
  1. 提高公众环保意识：
  • 垃圾检测系统可以作为一种教育工具，提高公众对垃圾分类和环保的认识和重视程度。
  • 通过直观的展示和反馈，系统能够引导公众形成正确的垃圾分类习惯，推动环保理念的普及和实践。
  1. 技术创新与应用：
  • 垃圾检测系统的设计和实现涉及多个技术领域，如计算机视觉、传感器技术、人工智能等。这有助于推动相关技术的创新和发展。
  • 系统的应用可以为其他领域提供借鉴和参考，推动技术进步和应用拓展。
  1. 经济效益与社会效益：
  • 垃圾检测系统的应用可以降低垃圾处理成本，提高资源回收效率，从而产生经济效益。
  • 同时，系统还能够改善城市环境，提高居民生活质量，产生显著的社会效益。
  1. 应对垃圾处理挑战：
  • 随着城市化进程的加速和人口的增长，垃圾处理面临着越来越大的挑战。垃圾检测系统作为一种有效的解决方案，能够帮助我们更好地应对这些挑战。
  1. 政策支持与法规推动：
  • 越来越多的国家和地区开始重视垃圾分类和环保问题，并出台相关政策和法规来推动垃圾处理工作的改进。垃圾检测系统的设计和应用符合这些政策和法规的要求，有助于推动相关工作的顺利进行。

综上所述，设计垃圾检测系统具有重要意义，不仅有助于环境保护和资源回收，还能提高城市管理和卫生水平，推动技术创新和应用拓展，产生经济效益和社会效益。同时，系统还能够应对垃圾处理挑战并符合政策和法规的要求。

本文介绍了基于深度学习yolov8的行人检测计数系统，包括训练过程和数据准备过程，同时提供了推理的代码和GUI。

模型在线体验：模型乐园

检测结果如下图：

python 脚本判断是否登录成功_深度学习

一、安装YoloV8

yolov8官方文档：主页 - Ultralytics YOLOv8 文档

安装部分参考：官方安装教程

1、安装pytorch

根据本机是否有GPU，安装适合自己的pytorch，如果需要训练自己的模型，建议使用GPU版本。

①GPU版本的pytorch安装

对于GPU用户，安装GPU版本的pytorch，首先在cmd命令行输入nvidia-smi，查看本机的cuda版本，如下图，我的cuda版本是12.4（如果版本过低，建议升级nvidia驱动）：

python 脚本判断是否登录成功_v8_02

打开pytorch官网，选择合适的版本安装pytorch，如下图，建议使用conda安装防止cuda版本问题出现报错：

python 脚本判断是否登录成功_python 脚本判断是否登录成功_03

②CPU版本pytorch安装

打开pytorch官网，选择CPU版本安装pytorch，如下图：

python 脚本判断是否登录成功_深度学习_04

2、安装yolov8

在命令行使用如下命令安装：

pip install ultralytics

二、数据集准备

本文数据集来自https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/101886/0，垃圾类别为5类：paper、cup、citrus、bottle、battery，经过处理后的数据集包含：训练集1191个数据，验证集298个数据。

示例图片如下：

python 脚本判断是否登录成功_v8_05

python 脚本判断是否登录成功_python 脚本判断是否登录成功_06

本文提供转换好的数据集，可以直接用于训练yolo模型：5类垃圾分类yolov8格式数据集，该数据集包含五个类别：paper、cup、citrus、bottle、battery

三、模型配置及训练

1、数据集配置文件

创建数据集配置文件rubbish.yaml，内容如下（将path路径替换为自己的数据集路径）：

# 数据集来源；https://tianchi.aliyun.com/dataset/93609
# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: D:\DeepLearning\datasets\csdn\rubish_det\rubbish_yolov8 # 替换为自己的数据集路径
train: images/train 
val: images/val 
test: images/val  
 
# Classes
names:
  # 0: normal
  0: paper
  1: cup
  2: citrus
  3: bottle
  4: battery

2、训练模型

使用如下命令训练模型，数据配置文件路径更改为自己的路径，model根据自己的需要使用yolov8n/s/l/x版本，其他参数根据自己的需要进行设置：

yolo detect train project=rubbish name=train exist_ok data=rubbish.yaml model=yolov8n.yaml epochs=100 imgsz=640

3、验证模型

使用如下命令验证模型，相关路径根据需要修改：

yolo detect val project=rubbish name=val imgsz=640 model=rubbish/train/weights/best.pt data=rubbish.yaml
# Ultralytics YOLOv8.1.20 🚀 Python-3.9.18 torch-2.2.0 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3060, 12288MiB)
# YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3006623 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs
# val: Scanning D:\DeepLearning\datasets\csdn\rubish_det\rubbish_yolov8\labels\val.cache... 298 images, 0 backgrounds, 0 corrupt: 100%|██████████| 298/298 [00:00<?, ?it/s]
#                  Class     Images  Instances      Box(P          R      mAP50  mAP50-95): 100%|██████████| 19/19 [00:02<00:00,  7.50it/s]
#                    all        298        638      0.951      0.934      0.967      0.762
#                  paper        298         74      0.976      0.973      0.993      0.853
#                    cup        298        107       0.96      0.916      0.968        0.8
#                 citrus        298        119      0.975      0.972      0.994      0.799
#                 bottle        298        107      0.883      0.847      0.894      0.586
#                battery        298        231       0.96      0.961      0.988      0.774
# Speed: 1.3ms preprocess, 3.9ms inference, 0.0ms loss, 0.9ms postprocess per image
# Results saved to rubbish\val2
# 💡 Learn more at https://docs.ultralytics.com/modes/val

四、推理

训练好了模型，可以使用如下代码实现推理，权重路径修改为自己的路径：

from PIL import Image
from ultralytics import YOLO
 
# 加载预训练的YOLOv8n模型
model = YOLO('best.pt')
 
image_path = 'test.jpg'
results = model(image_path)  # 结果列表
 
# 展示结果
for r in results:
    im_array = r.plot()  # 绘制包含预测结果的BGR numpy数组
    im = Image.fromarray(im_array[..., ::-1])  # RGB PIL图像
    im.show()  # 显示图像
    im.save('results.jpg')  # 保存图像

五、界面开发

使用pyqt5开发gui界面，支持图片、视频、摄像头输入，支持导出到指定路径，其GUI如下图(完整GUI代码可在下方链接下载)：

python 脚本判断是否登录成功_目标检测_07