基于yolov11的铁路轨道铁轨缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

【算法介绍】

基于YOLOv11的铁路轨道铁轨缺陷检测系统是一种高效、准确的自动化检测技术，专门用于识别和检测铁轨上的各种缺陷。该系统利用YOLOv11这一先进的深度学习模型，实现了对Corrugation（波纹磨耗）、Spalling（剥落）、Squat（压溃）和Wheel Burn（轮烧）等四种常见铁轨缺陷的精准识别。

YOLOv11作为YOLO系列的最新版本，在速度和精度上均有所提升，尤其适用于实时检测任务。该系统通过训练大量铁轨缺陷图像数据集，使模型能够学习到不同缺陷的特征，并在实际应用中准确识别出这些缺陷。

在检测过程中，系统首先通过图像采集设备获取铁轨表面的图像，然后利用YOLOv11模型对图像进行实时分析，最后输出缺陷的位置、类型和严重程度等信息。这些信息可以为铁路维护人员提供及时、准确的决策支持，帮助他们及时采取修复措施，确保铁路运输的安全和稳定。

总的来说，基于YOLOv11的铁路轨道铁轨缺陷检测系统是一种具有广泛应用前景的自动化检测技术，它能够提高铁路维护的效率和准确性，为铁路运输的安全保驾护航。

【效果展示】

【训练数据集介绍】

数据集里面有很多增强图片

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：4020
标注数量(xml文件个数)：4020
标注数量(txt文件个数)：4020
标注类别数：4
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["Corrugation","Spalling","Squat","Wheel Burn"]
每个类别标注的框数：
Corrugation 框数 = 1452
Spalling 框数 = 2208
Squat 框数 = 2949
Wheel Burn 框数 = 546
总框数：7155
使用标注工具：labelImg
标注规则：对类别进行画矩形框
重要说明：暂无
特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注

图片预览：

标注例子：

【训练信息】

参数值
训练集图片数3618
验证集图片数402
训练map96.6%
训练精度(Precision)93.4%
训练召回率(Recall)93.2%

验证集评估精度信息

Class

Images

Instances

P

R

mAP50

mAP50-95

all

402

733

0.934

0.932

0.966

0.678

Corrugation

91

131

0.977

1

0.994

0.796

Spalling

155

233

0.854

0.897

0.936

0.605

Squat

178

308

0.933

0.946

0.977

0.656

Wheel Burn

51

61

0.974

0.885

0.955

0.654

【测试环境】

windows10
anaconda3+python3.8
torch==2.3.0
ultralytics==8.3.81
onnxruntime==1.16.3

【界面代码】

class Ui_MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):signal = QtCore.pyqtSignal(str, str)def setupUi(self):self.setObjectName("MainWindow")self.resize(1280, 728)self.centralwidget = QtWidgets.QWidget(self)self.centralwidget.setObjectName("centralwidget")self.weights_dir = './weights'self.picture = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.picture.setGeometry(QtCore.QRect(260, 10, 1010, 630))self.picture.setStyleSheet("background:black")self.picture.setObjectName("picture")self.picture.setScaledContents(True)self.label_2 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_2.setGeometry(QtCore.QRect(10, 10, 81, 21))self.label_2.setObjectName("label_2")self.cb_weights = QtWidgets.QComboBox(self.centralwidget)self.cb_weights.setGeometry(QtCore.QRect(10, 40, 241, 21))self.cb_weights.setObjectName("cb_weights")self.cb_weights.currentIndexChanged.connect(self.cb_weights_changed)self.label_3 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_3.setGeometry(QtCore.QRect(10, 70, 72, 21))self.label_3.setObjectName("label_3")self.hs_conf = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_conf.setGeometry(QtCore.QRect(10, 100, 181, 22))self.hs_conf.setProperty("value", 25)self.hs_conf.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_conf.setObjectName("hs_conf")self.hs_conf.valueChanged.connect(self.conf_change)self.dsb_conf = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_conf.setGeometry(QtCore.QRect(200, 100, 51, 22))self.dsb_conf.setMaximum(1.0)self.dsb_conf.setSingleStep(0.01)self.dsb_conf.setProperty("value", 0.25)self.dsb_conf.setObjectName("dsb_conf")self.dsb_conf.valueChanged.connect(self.dsb_conf_change)self.dsb_iou = QtWidgets.QDoubleSpinBox(self.centralwidget)self.dsb_iou.setGeometry(QtCore.QRect(200, 160, 51, 22))self.dsb_iou.setMaximum(1.0)self.dsb_iou.setSingleStep(0.01)self.dsb_iou.setProperty("value", 0.45)self.dsb_iou.setObjectName("dsb_iou")self.dsb_iou.valueChanged.connect(self.dsb_iou_change)self.hs_iou = QtWidgets.QSlider(self.centralwidget)self.hs_iou.setGeometry(QtCore.QRect(10, 160, 181, 22))self.hs_iou.setProperty("value", 45)self.hs_iou.setOrientation(QtCore.Qt.Horizontal)self.hs_iou.setObjectName("hs_iou")self.hs_iou.valueChanged.connect(self.iou_change)self.label_4 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_4.setGeometry(QtCore.QRect(10, 130, 72, 21))self.label_4.setObjectName("label_4")self.label_5 = QtWidgets.QLabel(self.centralwidget)self.label_5.setGeometry(QtCore.QRect(10, 210, 72, 21))self.label_5.setObjectName("label_5")self.le_res = QtWidgets.QTextEdit(self.centralwidget)self.le_res.setGeometry(QtCore.QRect(10, 240, 241, 400))self.le_res.setObjectName("le_res")self.setCentralWidget(self.centralwidget)self.menubar = QtWidgets.QMenuBar(self)self.menubar.setGeometry(QtCore.QRect(0, 0, 1110, 30))self.menubar.setObjectName("menubar")self.setMenuBar(self.menubar)self.statusbar = QtWidgets.QStatusBar(self)self.statusbar.setObjectName("statusbar")self.setStatusBar(self.statusbar)self.toolBar = QtWidgets.QToolBar(self)self.toolBar.setToolButtonStyle(QtCore.Qt.ToolButtonTextBesideIcon)self.toolBar.setObjectName("toolBar")self.addToolBar(QtCore.Qt.TopToolBarArea, self.toolBar)self.actionopenpic = QtWidgets.QAction(self)icon = QtGui.QIcon()icon.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/1.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionopenpic.setIcon(icon)self.actionopenpic.setObjectName("actionopenpic")self.actionopenpic.triggered.connect(self.open_image)self.action = QtWidgets.QAction(self)icon1 = QtGui.QIcon()icon1.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/2.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action.setIcon(icon1)self.action.setObjectName("action")self.action.triggered.connect(self.open_video)self.action_2 = QtWidgets.QAction(self)icon2 = QtGui.QIcon()icon2.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/3.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.action_2.setIcon(icon2)self.action_2.setObjectName("action_2")self.action_2.triggered.connect(self.open_camera)self.actionexit = QtWidgets.QAction(self)icon3 = QtGui.QIcon()icon3.addPixmap(QtGui.QPixmap(":/images/4.png"), QtGui.QIcon.Normal, QtGui.QIcon.Off)self.actionexit.setIcon(icon3)self.actionexit.setObjectName("actionexit")self.actionexit.triggered.connect(self.exit)self.toolBar.addAction(self.actionopenpic)self.toolBar.addAction(self.action)self.toolBar.addAction(self.action_2)self.toolBar.addAction(self.actionexit)self.retranslateUi()QtCore.QMetaObject.connectSlotsByName(self)self.init_all()

 【模型可检测出4类】

Corrugation（波纹磨耗）、Spalling（剥落）、Squat（压溃）和Wheel Burn（轮烧）

【常用评估参数介绍】

在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。你提到的几个术语是评估模型性能的常用指标。下面是对这些术语的详细解释：

  1. Class：
    • 这通常指的是模型被设计用来检测的目标类别。例如，一个模型可能被训练来检测车辆、行人或动物等不同类别的对象。
  2. Images：
    • 表示验证集中的图片数量。验证集是用来评估模型性能的数据集，与训练集分开，以确保评估结果的公正性。
  3. Instances：
    • 在所有图片中目标对象的总数。这包括了所有类别对象的总和，例如，如果验证集包含100张图片，每张图片平均有5个目标对象，则Instances为500。
  4. P（精确度Precision）：
    • 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。计算公式为：Precision = TP / (TP + FP)，其中TP表示真正例（True Positives），FP表示假正例（False Positives）。
  5. R（召回率Recall）：
    • 召回率是所有真正的正样本中被模型正确预测为正样本的比例。计算公式为：Recall = TP / (TP + FN)，其中FN表示假负例（False Negatives）。
  6. mAP50：
    • 表示在IoU（交并比）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是衡量预测框和真实框重叠程度的指标。mAP是一个综合指标，考虑了精确度和召回率，用于评估模型在不同召回率水平上的性能。在IoU=0.5时，如果预测框与真实框的重叠程度达到或超过50%，则认为该预测是正确的。
  7. mAP50-95：
    • 表示在IoU从0.5到0.95（间隔0.05）的范围内，模型的平均精度。这是一个更严格的评估标准，要求预测框与真实框的重叠程度更高。在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。

这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。

【使用步骤】

使用步骤：
（1）首先根据官方框架ultralytics安装教程安装好yolov11环境，并安装好pyqt5
（2）切换到自己安装的yolo11环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码
yolo11n.pt模型
训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)
测试图片（在test_img文件夹下面）

注意提供训练的数据集

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
如若转载，请注明出处：http://www.pswp.cn/web/73625.shtml
繁体地址，请注明出处：http://hk.pswp.cn/web/73625.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

WPF TemplateBinding与TemplatedParent区别

WPF TemplateBinding与TemplatedParent区别

在 WPF 中，TemplateBinding 和 TemplatedParent 是两种与控件模板（ControlTemplate）相关的绑定机制，它们都可以用来在控件模板中访问控件的属性。尽管它们的功能有些相似，但它们的行为和使用场景有一些重要的区别。 1.…
阅读更多...
华为hcie证书考什么，怎么备考？

华为hcie证书考什么，怎么备考？

新盟教育 | 华为HALP授权培训合作伙伴 在ICT领域，华为HCIE证书是含金量极高的专业认证，它是对个人技术能力和专业素养的高度认可。对于渴望在网络、云计算、大数据等前沿领域深入发展的从业者而言，华为HCIE证书是一块强有力的职业敲门砖。 …
阅读更多...
【Git 暂存操作指南2】

【Git 暂存操作指南2】

Git 暂存操作指南 在日常的 Git 使用场景中，我们常常会遇到各种复杂的情况，需要巧妙运用 Git 的功能来实现高效开发与代码管理。接下来，我们将深入探讨一个具体的开发实例，以及如何通过暂存功能完美解决其中的问题。 一、开发场…
阅读更多...
华为hcia——Datacom实验指南——配置IPv4静态路由，默认路由和浮动静态路由

华为hcia——Datacom实验指南——配置IPv4静态路由，默认路由和浮动静态路由

什么是IPv4 IPv4静态路由，是手动配置的，不会随着网络拓扑的变化而变化，所配置的路由信息也不会在网络中传播，所以它主要运用在小型网络或者作为动态路由的补充。 IPv4的配置 配置的命令很简单 IP route-static （目…
阅读更多...
Linux一步部署主DNS服务器

Linux一步部署主DNS服务器

​ #!/bin/bash #部署DHCP服务 #userli 20250319if [ "$USER" ! "root" ]then echo"错误：非root用户，权限不足！"exit 0fi#防火墙与高级权限 systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld…
阅读更多...
给AI装“记忆U盘“：LangChain记忆持久化入门指南

给AI装“记忆U盘“：LangChain记忆持久化入门指南

🧠 什么是记忆持久化？ 想象AI对话就像和朋友聊天： ​普通模式：每次重启都忘记之前聊过什么​持久化模式：给AI配了个"记忆U盘"，聊天记录永不丢失 核心组件三件套 #mermaid-svg-ORm8cbBXsaRy2sZ…
阅读更多...
JumpServer：一款企业级开源堡垒机

JumpServer：一款企业级开源堡垒机

在数字化运维时代，如何高效、安全地管控企业内部资产？JumpServer 作为一款完全开源的堡垒机，凭借其强大的 4A（身份认证、授权控制、账号管理、安全审计）能力与灵活的架构设计，实现事前授权、事中监察、事后…
阅读更多...
LangChain + PostgreSQL 实现向量数据库与 RAG 搜索

LangChain + PostgreSQL 实现向量数据库与 RAG 搜索

1. 环境准备 安装必要的库 pip install langchain psycopg2-binary pgvector langchain-openai安装并配置 PostgreSQL 安装 PostgreSQL 确保 PostgreSQL 已正确安装并运行。你可以根据操作系统的不同参考官方文档进行安装。 创建数据库 创建一个新的数据库（例如 …
阅读更多...
STM32硬件IIC与OLED使用

STM32硬件IIC与OLED使用

OLED屏幕介绍 OLED即有机发光管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)。OLED显示技术具有自发光、广视角、几乎无穷高的对比度、较低功耗、极高反应速度、可用于绕曲性面板、使用温度范围广、构造及制程简单等有点，被认为是下一代的平面显示屏新兴应用技术 OLED显示…
阅读更多...
idea自动生成注释

idea自动生成注释

idea 自动生成注释 1 创建类时，自动生成注释 模板代码如下 /** * program: ${PROJECT_NAME} * * description: ${description} * * author: yun * * create: ${YEAR}-${MONTH}-${DAY} ${HOUR}:${MINUTE} **/ 2 在方法上使用快捷键生成注释 先新建一个…
阅读更多...
doris：恢复

doris：恢复

前提条件​ 确保您拥有管理员权限以执行恢复操作。确保您有一个有效的备份快照可供恢复，请参考备份。 1. 获取快照的备份时间戳​ 以下 SQL 语句可用于查看名为example_repo的 Repository 中的现有备份。 mysql> SHOW SNAPSHOT ON example_repo; -----------…
阅读更多...
可视化图解算法：删除有序（排序）链表中重复的元素-II

可视化图解算法：删除有序（排序）链表中重复的元素-II

1. 题目 描述 给出一个升序排序的链表，删除链表中的所有重复出现的元素，只保留原链表中只出现一次的元素。 例如： 给出的链表为1→2→3→3→4→4→5, 返回1→2→5. 给出的链表为1→1→1→2→3 返回2→3. 数据范围：链表长度 0≤…
阅读更多...
【leetcode刷题日记】lc.53-最大子数组和

【leetcode刷题日记】lc.53-最大子数组和

目录 1.题目 2.代码 1.题目 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。 子数组是数组中的一个连续部分。 示例 1： 输入：nums [-2,1,-3,4,-…
阅读更多...
树莓派超全系列文档--(7)RaspberryOS播放音频和视频

树莓派超全系列文档--(7)RaspberryOS播放音频和视频

播放音频和视频 播放音频和视频VLC 媒体播放器vlc GUIvlc CLI使用 cvlc 在没有图形用户界面的情况下播放媒体 在 Raspberry Pi OS Lite 上播放音频和视频指定音频输出设备指定视频输出设备同时指定音频和视频输出设备提高数据流播放性能 文章来源： http://raspberr…
阅读更多...
算法250327题目

算法250327题目

1114: 4006 AB问题 题目描述 给定两个整数A和B，其表示形式是：从个位开始，每三位数用逗号,隔开。 现在请计算AB的结果，并以正常形式输出。 输入 输入包含多组数据，每组数据占一行，由两个整数A和B组成&am…
阅读更多...
Wireshark学习

Wireshark学习

Wireshark简介 抓包前 1.打开wireshark得到下面的界面 2.选择菜单栏上捕获-> 选项，勾选WLAN网卡（这里需要根据各自电脑网卡使用情况选择，简单的办法可以看使用的IP对应的网卡）。点击开始。启动抓包。 3.wireshark启动后&am…
阅读更多...
[OS_4] 数学视角 | 多状态 | 模型检查器 | 程序验证(math)

[OS_4] 数学视角 | 多状态 | 模型检查器 | 程序验证(math)

程序 状态机 gdb 单步执行 状态迁移 状态里有什么？gdb 可以打印有一些特殊的状态迁移 硬件 状态机 指令执行 状态迁移 从 CPU Reset 开始执行 FirmwareFirmware 加载操作系统 (程序) 操作系统 状态机 (毫无疑问) 程序是一种真正意义上的 “数学严格” 的…
阅读更多...
互联网的“神经中枢”域名根服务器是如何演变的？

互联网的“神经中枢”域名根服务器是如何演变的？

互联网如同一条隐形的纽带，将全球数十亿人的生活和工作紧密相连。而在这庞大的网络体系中，域名根服务器则是支撑其平稳运行的“神经中枢”。那么域名根服务器是如何演变的呢？ 一、域名根服务器互联网的“地址簿” 想象一下，当你…
阅读更多...
【sylar-webserver】6 IO协程调度模块

【sylar-webserver】6 IO协程调度模块

文章目录 设计知识点 设计 IO协程调度模块，整个项目里最重要的模块~ 和 协程调度模块 相比，增加了 IO 事件的 触发条件。 所以需要重新封装 Event 事件， 通过 epoll_wait 监测触发事件（重新实现了idle），…
阅读更多...
6.2、认证主要产品与应用

6.2、认证主要产品与应用

目录 认证主要产品认证产品主要技术指标认证技术应用认证技术应用 - 校园网应用认证技术应用 - 网络路由认证认证技术应用 - 用户登录设备认证技术应用 - 人脸识别门禁与eID 认证主要产品 应用认证产品主要形态有三种，硬件模式、软件模式和软硬相结合。硬件比如说认…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023