随着城市化进程的加速，大规模的基础设施建设在各地如火如荼地展开。然而，在这些建设过程中，建筑垃圾的产生量也随之急剧增加。如果这些垃圾没有得到合理管理和科学处理，随意堆放的现象就会屡见不鲜，进而对人们的生活环境造成严重污染。传统的监管模式主要依赖城管人员与工地人员的协商处理，但这种方式存在诸多漏洞，部分工地为了逃避责任，选择在偏远或人烟稀少的地方直接倾倒建筑垃圾，给生态环境带来了难以修复的破坏，后续的维护工作也面临重重困难。
在这样的背景下，AI智能化技术的快速发展为建筑垃圾监管带来了新的曙光。越来越多的传统行业开始接入智能化技术来赋能生产管理，环境保护领域也不例外。无人机技术的引入，为建筑垃圾监管提供了一种高效、精准的解决方案。无人机具有低空快速机动巡航的优势，能够在短时间内对片区内的可疑区域进行例行化快速巡检。它可以在复杂的地形和环境中灵活飞行，不受地面交通状况的限制，大大提高了巡检的效率和覆盖范围。在巡检过程中，无人机可以采集广泛而丰富的图像数据，这些数据是后续智能化检测识别的基础。基于这些图像数据，开发构建智能化的检测识别模型是关键一步。通过机器学习和深度学习算法，模型能够对建筑垃圾的特征进行精准识别。当无人机搭载上这样的检测识别模型后，它就具备了在巡检过程中实时检测建筑垃圾的能力。一旦发现异常堆放的建筑垃圾，无人机可以立即触发预警信息，将相关信息及时传递给管理人员，以便他们能够迅速安排人员进行处置。这种智能化的监管方式能够极大减少无效的巡逻巡查。传统的监管模式往往需要大量的人力物力投入，且效率低下，很难做到全面覆盖和及时发现。而无人机与智能化检测识别模型的结合，实现了精准作业，将监管的重点放在了真正可能存在建筑垃圾堆放问题的区域，避免了盲目巡查带来的资源浪费。
在前文中我们已经进行了相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《AI助力构建生态环境治理，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】不同参数量级模型开发构建无人机巡检场景下随意堆放建筑垃圾检测预警系统》
《AI助力构建生态环境治理，基于YOLOv10全系列【n/s/m/b/l/x】参数模型开发构建无人机巡检场景下随意堆放建筑垃圾检测预警系统》
《AI助力构建生态环境治理，基于YOLOv11全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机巡检场景下随意堆放建筑垃圾检测预警系统》
《AI助力构建生态环境治理，基于最新以注意力为核心的YOLOv12全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机巡检场景下随意堆放建筑垃圾检测预警系统》
本文主要是想要基于YOLOv13全系列的模型来进行相应的开发实践，首先看下实例效果：
接下来看下实例数据情况：
在目标检测领域内YOLO系列实在是太卷了，短短一年的时间感觉版本都要迭代好几代了，前面YOLOv12都还没有焐热，现在清华的团队又发布了YOLOv13了，下面是对YOLOv13论文的阅读记录，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
YOLOv13模型整体架构如下所示：
官方项目地址在这里，如下所示：
官方发布了四个不同参数量级的模型，对应的预训练权重地址如下所示：
YOLOv13-N YOLOv13-S YOLOv13-L YOLOv13-X
项目整体是以ultralytics项目为基准构建的，所以整体的使用依旧是比较简洁的风格，实例实现如下所示：
python
#模型训练开发
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov13n.yaml')
results = model.train(
data='coco.yaml',
epochs=600,
batch=256,
imgsz=640,
scale=0.5, # S:0.9; L:0.9; X:0.9
mosaic=1.0,
mixup=0.0, # S:0.05; L:0.15; X:0.2
copy_paste=0.1, # S:0.15; L:0.5; X:0.6
device="0,1,2,3",
)
metrics = model.val('coco.yaml')
results = model("path/to/your/image.jpg")
results[0].show()
#模型评估测试
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov13{n/s/l/x}.pt') # Replace with the desired model scale
#模型推理预测
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov13{n/s/l/x}.pt') # Replace with the desired model scale
model.predict()
#模型格式转化
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov13{n/s/l/x}.pt') # Replace with the desired model scale
model.export(format="engine", half=True) # or format="onnx"这里我们保持完全相同的实验参数设置来进行四款模型的开发训练，等待训练完成之后我们来整体进行各项指标的对比分析。
【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。
【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。
【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。
【loss曲线】
在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。
【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。
整体对比分析来看：不难发现四款不同参数量级的模型最终没有拉开相对明显的差距，这里综合参数量考虑我们最终选定了l系列的模型来作为线上的推理计算模型。
接下来看下l系列模型的详细情况。
【离线推理实例】
【Batch实例】
【混淆矩阵】
【F1值曲线】
【Precision曲线】
【PR曲线】
【Recall曲线】
【训练可视化】
在实际应用中，这种智能化监管模式已经展现出了巨大的潜力。例如，在一些城市的郊区，无人机定期进行巡检，成功发现了多起建筑垃圾违规堆放的事件，并及时通知了相关部门进行处理。这不仅有效遏制了建筑垃圾随意倾倒的行为，还提高了监管工作的效率和公信力。当然，这一模式的推广和应用也面临着一些挑战。例如，无人机的续航能力和载重能力需要进一步提升，以满足长时间、大范围巡检的需求；智能化检测识别模型的准确性和可靠性还需要不断优化，以减少误报和漏报的情况；同时，相关的法律法规和监管政策也需要及时跟上，为智能化监管提供有力的保障。但无论如何，智能化技术赋能建筑垃圾监管是大势所趋。它不仅能够有效保护城市环境，减少建筑垃圾对生态环境的破坏，还能够提升城市管理的精细化水平，为城市的可持续发展提供有力支撑。随着技术的不断进步和应用的不断深入，我们有理由相信，未来的城市环境将更加美好，建筑垃圾问题也将得到有效解决。