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《------正文------》
基本功能演示
摘要：
遥感地理空间物体检测系统通过对来自卫星或航空平台的遥感影像进行分析，能够在广阔而复杂的地理空间中自动识别和定位特定的物体。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过800张图片，训练了一个进行遥感地理空间物体的目标检测模型,可进行10种类型的地理空间物体检测。并基于此模型开发了一款带UI界面的遥感地理空间物体检测系统，可用于实时检测地理空间中的物体，也更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。
文章目录
- 基本功能演示
- 前言
- 一、软件核心功能介绍及效果演示
- 二、模型的训练、评估与推理
-
- 1.YOLOv8的基本原理
- [2. 数据集准备与训练](#2. 数据集准备与训练)
- [3. 训练结果评估](#3. 训练结果评估)
- [4. 检测结果识别](#4. 检测结果识别)
- 【获取方式】
- 结束语
前言
遥感地理空间物体检测系统通过对来自卫星或航空平台的遥感影像进行分析，能够在广阔而复杂的地理空间中自动识别和定位特定的物体。这种系统对于地理信息获取、环境监测、城市规划、国防安全以及灾害管理等领域至关重要，可以提高数据的处理效率，减少人工解译的需求，加快决策过程，并提供更加客观和精确的信息。
根据YOLOv8开发的
遥感地理空间物体检测系统，其应用场景包括：
城市规划与管理：通过识别建筑、跨境桥梁等来监控城市扩展和基础设施的发展。
交通监测：监测港口活动、道路使用情况，以及车辆的分布，为交通规划提供数据。
环境保护：监测大型油罐可能泄露，以及其他环境监控相关的应用。
灾害响应与紧急管理：在发生自然灾害时，快速识别受损的基础设施，如桥梁和路面状况。
体育设施管理：检测和管理棒球场、网球场、篮球场和田径场等体育设施。
商业分析：如在航拍数据中自动识别和统计汽车，作为商业活动的指标。
总的来说，遥感地理空间物体检测系统为快速准确地收集和分析地理信息提供了强有力的工具。YOLOv8算法的加入极大地提高了检测速度和准确性，使得该系统可以广泛应用于各种旨在监控和管理地表活动的领域。依靠先进的遥感技术和智能算法相结合的系统，决策者能够得到实时、可靠的数据支持，从而作出更加高效和明智的决策。随着遥感技术的不断发展，这样的系统有望在未来的应用中发挥更大的作用。
博主通过搜集实际场景中的遥感地理空间物体相关数据图片，根据YOLOv8的目标检测技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的遥感地理空间物体检测系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。
软件初始界面如下图所示：
检测结果界面如下：
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 可用于实时遥感地理空间物体检测，可检测10个类别，分别是：['飞机','船舶','油罐','棒球场','网球场','篮球场','田径场','港口','桥梁','汽车'];
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；
界面参数设置说明
置信度阈值：也就是目标检测时的conf参数，只有检测出的目标置信度大于该值，结果才会显示；
交并比阈值：也就是目标检测时的iou参数，只有目标检测框的交并比大于该值，结果才会显示；
IoU：全称为Intersection over
Union，表示交并比。在目标检测中，它用于衡量模型生成的候选框与原标记框之间的重叠程度。IoU值越大，表示两个框之间的相似性越高。通常，当IoU值大于0.5时，认为可以检测到目标物体。这个指标常用于评估模型在特定数据集上的检测准确度。
（1）图片检测演示
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，或者点击打开文件夹按钮，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
点击保存按钮，会对检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置，可用下拉框进行目标切换。所有检测结果均在左下方表格中显示。
单个图片检测操作如下：
批量图片检测操作如下：
（2）视频检测演示
点击视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果，再次点击可以关闭视频。
点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
（3）摄像头检测演示
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击，可关闭摄像头。
（4）保存图片与视频检测结果
点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。
视频检测保存演示如下：
保存的检测结果文件如下：
二、模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性，在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前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。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
YOLO各版本性能对比：
YOLOv8网络结构如下：
2. 数据集准备与训练
本文使用的数据集为遥感地理空间物体相关图片，并使用Labelimg标注工具对每张图片中的目标边框（Bounding Box）及类别进行标注。一共包含800张图片，其中训练集包含640张图片，验证集包含160张图片。
部分图像及标注如下图所示：
图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将检测的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：
python
train: E:\CVProgram\YOLOv8Detect\datasets\RemoteSensingData\train
val: E:\CVProgram\YOLOv8Detect\datasets\RemoteSensingData\val
nc: 10
names: ['Airplanes', 'ships', 'oil tanks', 'baseball fields', 'tennis courts', 'basketball courts', 'athletics fields', 'harbors', 'Bridges', 'automobiles']注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：
python
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
if __name__ == '__main__':
# 训练模型配置文件路径
yolo_yaml_path = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml'
# 数据集配置文件路径
data_yaml_path = 'datasets/Data/data.yaml'
# 官方预训练模型路径
pre_model_path = "yolov8n.pt"
# 加载预训练模型
model = YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)
# 模型训练
model.train(data=data_yaml_path, epochs=150, batch=4)3. 训练结果评估
在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），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；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下：
我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。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，可以看到本文模型目标检测的mAP@0.5值为0.921，结果还是不错的。
4. 检测结果识别
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/train/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：
python
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/388.jpg"
# 加载预训练模型
# conf 0.25 object confidence threshold for detection
# iou 0.7 intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)
# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.5,fy=0.5,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
以上便是关于此款遥感地理空间物体检测系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统，即文中第二部分的演示内容，能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持检测结果的保存。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。
【获取方式】
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频 等（见下图），获取方式见文末：
注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为
MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。
结束语
以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的遥感地理空间物体检测系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正。
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