💡💡💡本文摘要：基于YOLO11的航空安保与异常无人机检测 系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程
💡💡💡检测该数据集可训练AI精准识别机场区域的威胁无人机，有效防止跑道入侵事故，同时避免因背景干扰产生的误报，提升航空安全防护能力。
博主简介
AI小怪兽 | 计算机视觉布道者 | 视觉检测领域创新者
深耕计算机视觉与深度学习领域，专注于目标检测前沿技术的探索与突破。长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。
🚀 核心专长与技术创新
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YOLO算法结构性创新 ：于CSDN平台原创发布《YOLOv13魔术师》、《YOLOv12魔术师》等全系列深度专栏。系统性提出并开源了多项原创自研模块 ，在模型轻量化设计、多维度注意力机制融合、特征金字塔重构等关键方向完成了一系列突破性实践，为行业提供了具备高参考价值的技术路径与完整解决方案。
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技术生态建设与知识传播 ：独立运营 "计算机视觉大作战" 公众号（粉丝1.6万），成功构建高质量的技术交流社群。致力于将复杂算法转化为通俗易懂的解读与可复现的工程代码，显著降低了计算机视觉的技术入门门槛。
🏆 行业影响力与商业实践
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荣获腾讯云年度影响力作者 与创作之星奖项，内容质量与专业性获行业权威平台认证。
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全网累计拥有 7万+ 垂直领域技术受众，专栏文章总阅读量突破百万，在目标检测领域形成了广泛的学术与工业影响力。
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具备丰富的企业级项目交付经验，曾为工业视觉检测、智慧城市安防等多个关键领域提供定制化的算法模型与解决方案，驱动业务智能化升级。
💡 未来方向与使命
秉持 "让每一行代码都有温度" 的技术理念，未来将持续聚焦于实时检测、语义分割及工业缺陷检测的商业化闭环等核心方向。愿与业界同仁协同创新，共同推动技术边界，以坚实的技术能力赋能实体经济与行业变革。
原创自研系列， 25年计算机视觉顶会创新点
应用系列篇：
23、24年最火系列，加入24年改进点内涵100+优化改进篇，涨点小能手，助力科研，好评率极高
1.YOLO11介绍
Ultralytics YOLO11是一款尖端的、最先进的模型，它在之前YOLO版本成功的基础上进行了构建，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。YOLO11设计快速、准确且易于使用，使其成为各种物体检测和跟踪、实例分割、图像分类以及姿态估计任务的绝佳选择。
结构图如下：
1.1 C3k2
C3k2，结构图如下
**C3k2，继承自类C2f，其中通过c3k设置False或者Ture来决定选择使用C3k还是**Bottleneck
实现代码 ultralytics/nn/modules/block.py
1.2 C2PSA介绍
借鉴V10 PSA结构，实现了C2PSA和C2fPSA，最终选择了基于C2的C2PSA（可能涨点更好？）
实现代码 ultralytics/nn/modules/block.py
1.3 11 Detect介绍
分类检测头引入了DWConv（更加轻量级，为后续二次创新提供了改进点），结构图如下（和V8的区别）：
实现代码ultralytics/nn/modules/head.py
2.航空安保与异常无人机检测系统
✈️ 模拟机场无人机威胁与安全数据集
航空安保与异常无人机检测的合成基准
概述
这是一个为应对航空安保关键问题------异常无人机引发的跑道入侵------而设计的开源合成数据集。
在繁忙机场（移动的飞机、闪烁的灯光、跑道纹理）的复杂背景下检测小型无人机，对于标准人工智能来说是一项重大挑战。由于严格的飞行管制规定，几乎不可能获取真实世界的训练数据。
本数据集提供了终端区和跑道环境中无人机的高保真合成图像，专门为降低关键基础设施中的误报率、提高检测率而构建。
2.1 航空安保与异常无人机检测数据集介绍
数据集大小：111
类别1类：
nc: 1
names:
0: drone 细节图：
标签可视化分析
2.2 配置Airport_Drone_Dataset.yaml
ps:建议填写绝对路径
# Simuletic Drone Swarm Dataset Configuration. Supports YOLOv8 and YOLO11.
path: D:/YOLOv11/data/Airport_Drone_Dataset
train: images
val: images
nc: 1
names:
0: drone 2.3 如何训练
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLO
if __name__ == '__main__':
model = YOLO('ultralytics/cfg/models/11/yolo11.yaml')
model.train(data='data/Airport_Drone_Dataset.yaml',
cache=False,
imgsz=640,
epochs=200,
batch=8,
close_mosaic=10,
device='0',
optimizer='SGD', # using SGD
project='runs/train',
name='exp',
)2.4 训练结果可视化结果
YOLO11 summary (fused): 100 layers, 2,582,347 parameters, 0 gradients, 6.3 GFLOPs
Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100% ━━━━━━━━━━━━ 4/4 2.4it/s 1.7s
all 111 112 0.991 0.972 0.994 0.698预测结果：
3. 航空安保与异常无人机检测系统设计
3.1 PySide6介绍
受益于人工智能的崛起，Python语言几乎以压倒性优势在众多编程语言中异军突起，成为AI时代的首选语言。在很多情况下，我们想要以图形化方式将我们的人工智能算法打包提供给用户使用，这时候选择以python为主的GUI框架就非常合适了。
PySide是Qt公司的产品，PyQt是第三方公司的产品，二者用法基本相同，不过在使用协议上却有很大差别。PySide可以在LGPL协议下使用，PyQt则在GPL协议下使用。
PySide目前常见的有两个版本：PySide2和PySide6。PySide2由C++版的Qt5开发而来.，而PySide6对应的则是C++版的Qt6。从PySide6开始，PySide的命名也会与Qt的大版本号保持一致，不会再出现类似PySide2对应Qt5这种容易混淆的情况。
3.2 安装PySide6
pip install --upgrade pip
pip install pyside6 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple基于PySide6开发GUI程序包含下面三个基本步骤：
- 设计GUI，图形化拖拽或手撸；
- 响应UI的操作（如点击按钮、输入数据、服务器更新），使用信号与Slot连接界面和业务；
- 打包发布；
3.3 航空安保与异常无人机检测系统设计
