【运输＆加载码头】装卸区货车卸货检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-RFAConv.zip

# 改进yolo11-RevCol等200+全套创新点大全：装卸区货车卸货检测系统源码＆数据集全套 ### 1.图片效果展示    ##### 项目来源 **[人工智能促进会 2024.10.22](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis)** ##### 注意：由于项目一直在更新迭代，上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示”展示的系统图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的基础上升级如下：（实际效果以升级的新版本为准） （1）适配了YOLOV11的“目标检测”模型和“实例分割”模型，通过加载相应的权重（.pt）文件即可自适应加载模型。 （2）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别模式。 （3）支持“图片识别”、“视频识别”、“摄像头实时识别”三种识别结果保存导出，解决手动导出（容易卡顿出现爆内存）存在的问题，识别完自动保存结果并导出到tempDir中。 （4）支持Web前端系统中的标题、背景图等自定义修改。 另外本项目提供训练的数据集和训练教程,暂不提供权重文件（best.pt）,需要您按照教程进行训练后实现图片演示和Web前端界面演示的效果。 ### 2.视频效果展示 [2.1 视频效果展示](https://www.bilibili.com/video/BV1s5yZYRErH/) ### 3.背景 研究背景与意义 随着全球贸易的不断发展，物流行业面临着日益增长的货物运输需求。在这一背景下，装卸区的高效管理显得尤为重要。装卸区是货物进出仓库的关键环节，如何快速、准确地检测和管理卸货过程中的货物类型，成为提升物流效率的关键因素之一。传统的人工检测方法不仅效率低下，而且容易出现人为错误，导致货物损失或延误。因此，开发一种基于计算机视觉的自动化检测系统显得尤为必要。 本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的装卸区货车卸货检测系统。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其快速的检测速度和较高的准确率，广泛应用于实时目标检测任务。通过对YOLOv11的改进，我们希望能够进一步提升其在复杂环境下的检测性能，尤其是在装卸区这一动态且多变的场景中。 在数据集方面，本研究使用了包含856张图像的特定数据集，涵盖了多种货物类别，包括箱子、关闭的门、打开的门、袋子和车辆。这些类别的选择反映了装卸区中常见的物品和场景，能够为模型的训练提供丰富的样本。通过对这些数据的深入分析和处理，我们期望提高模型对不同货物的识别能力，从而实现对卸货过程的全面监控。 综上所述，基于改进YOLOv11的装卸区货车卸货检测系统不仅具有重要的理论研究价值，也具备广泛的实际应用前景。该系统的成功实施将为物流行业的智能化发展提供有力支持，推动物流管理的效率提升和成本降低。 ### 4.数据集信息展示 ##### 4.1 本项目数据集详细数据（类别数＆类别名） nc: 5 names: ['box', 'door close', 'door open', 'sack', 'vehicle'] 该项目为【目标检测】数据集，请在【训练教程和Web端加载模型教程（第三步）】这一步的时候按照【目标检测】部分的教程来训练 ##### 4.2 本项目数据集信息介绍 本项目数据集信息介绍 本项目所使用的数据集名为“bb”，旨在为改进YOLOv11的装卸区货车卸货检测系统提供高质量的训练数据。该数据集包含五个类别，分别为“box”（箱子）、“door close”（门关闭）、“door open”（门打开）、“sack”（袋子）和“vehicle”（车辆）。这些类别的选择反映了装卸区货车卸货过程中可能出现的关键物体，能够有效支持模型在实际应用中的表现。 在数据集的构建过程中，我们特别注重数据的多样性和代表性，以确保模型能够在各种环境和条件下进行准确的物体检测。数据集中包含了不同类型和尺寸的箱子、袋子，以及不同状态的门（打开和关闭），这些样本不仅涵盖了不同的光照条件和视角，还考虑了各种背景干扰因素。这种多样性使得模型在面对实际操作时，能够更好地适应不同的场景，提高检测的准确性和鲁棒性。 此外，数据集中的车辆类别涵盖了多种类型的货车，确保模型能够识别并区分不同的运输工具。这对于提升装卸区的自动化水平和工作效率具有重要意义。通过对“bb”数据集的训练，YOLOv11模型将能够实现对卸货过程中的关键物体进行实时监测和识别，从而为后续的智能化管理提供有力支持。 总之，“bb”数据集不仅为本项目提供了丰富的训练素材，还为改进YOLOv11的装卸区货车卸货检测系统奠定了坚实的基础。通过对该数据集的深入分析和利用，我们期望能够显著提升模型的性能，为实际应用带来更高的效率和准确性。      ### 5.全套项目环境部署视频教程（零基础手把手教学） [5.1 所需软件PyCharm和Anaconda安装教程（第一步）](https://www.bilibili.com/video/BV1BoC1YCEKi/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) [5.2 安装Python虚拟环境创建和依赖库安装视频教程（第二步）](https://www.bilibili.com/video/BV1ZoC1YCEBw?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) ### 6.改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（零基础手把手教学） [6.1 改进YOLOv11训练教程和Web_UI前端加载模型教程（第三步）](https://www.bilibili.com/video/BV1BoC1YCEhR?spm_id_from=333.788.videopod.sections&vd_source=bc9aec86d164b67a7004b996143742dc) 按照上面的训练视频教程链接加载项目提供的数据集，运行train.py即可开始训练  Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 1/200 20.8G 0.01576 0.01955 0.007536 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:42<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R [email protected] [email protected]:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:14<00:00, 2.87it/s] all 3395 17314 0.994 0.957 0.0957 0.0843 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 2/200 20.8G 0.01578 0.01923 0.007006 22 1280: 100%|██████████| 849/849 [14:44<00:00, 1.04s/it] Class Images Labels P R [email protected] [email protected]:.95: 100%|██████████| 213/213 [01:12<00:00, 2.95it/s] all 3395 17314 0.996 0.956 0.0957 0.0845 Epoch gpu_mem box obj cls labels img_size 3/200 20.8G 0.01561 0.0191 0.006895 27 1280: 100%|██████████| 849/849 [10:56<00:00, 1.29it/s] Class Images Labels P R [email protected] [email protected]:.95: 100%|███████ | 187/213 [00:52<00:00, 4.04it/s] all 3395 17314 0.996 0.957 0.0957 0.0845 ###### [项目数据集下载链接](https://kdocs.cn/l/cszuIiCKVNis) ### 7.原始YOLOv11算法讲解 ##### YOLO11简介 > YOLO11源码地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics 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�