【制造业＆PPE】石棉检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-cls.zip

# 改进yolo11-CA-HSFPN等200+全套创新点大全：石棉检测系统源码＆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/BV1gPyZYaEPP/) ### 3.背景 研究背景与意义 随着工业化进程的加快，石棉作为一种广泛应用于建筑和制造业的材料，其潜在的健康风险逐渐引起了社会的广泛关注。石棉纤维的吸入与多种严重疾病，如肺癌、石棉肺和间皮瘤等密切相关。因此，开发高效、准确的石棉检测系统，成为了保障公共健康和环境安全的重要任务。传统的石棉检测方法通常依赖于人工取样和显微镜分析，不仅耗时耗力，而且易受人为因素的影响，导致检测结果的准确性和可靠性降低。 近年来，计算机视觉和深度学习技术的迅猛发展为石棉检测提供了新的解决方案。YOLO（You Only Look Once）系列模型因其高效的实时目标检测能力，逐渐成为该领域的研究热点。尤其是YOLOv5和YOLOv11等改进版本，凭借其更优的检测精度和速度，能够在复杂环境中实现对石棉的快速识别。然而，现有的YOLO模型在特定应用场景下仍存在一些不足之处，如对不同类型石棉的区分能力不足、对小目标的检测精度不高等。 本研究旨在基于改进的YOLOv11模型，构建一个高效的石棉检测系统。通过利用包含1300张图像的专用数据集，该数据集涵盖了厚暗标记、厚亮标记、薄暗标记和薄亮标记四种类别，系统将能够更全面地识别和分类不同类型的石棉。这一系统的建立不仅能够提高石棉检测的效率和准确性，还将为相关行业提供科学依据，推动石棉安全管理的规范化与标准化，进而保护公众健康和环境安全。通过这一研究，我们期望为石棉检测领域的技术进步贡献一份力量，同时为后续的相关研究提供基础数据和方法论支持。 ### 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: 4 names: ['thick-dark-mark', 'thick-light-mark', 'thin-dark-mark', 'thin-light-mark'] 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“asbestos”，旨在为改进YOLOv11的石棉检测系统提供高质量的训练数据。该数据集包含四个类别，分别为“thick-dark-mark”、“thick-light-mark”、“thin-dark-mark”和“thin-light-mark”。这些类别的划分是基于石棉材料在不同条件下的视觉特征，反映了石棉的不同形态和状态。通过对这些特征的准确识别，模型能够更有效地检测和分类石棉，从而提升其在实际应用中的性能。 在数据集的构建过程中，研究团队收集了大量的石棉样本图像，确保每个类别的样本数量均衡且多样化。这些图像经过精心标注，确保每个类别的特征都能被清晰地识别。为了提高模型的泛化能力，数据集中还包含了不同光照、角度和背景下的样本，模拟了真实环境中可能遇到的各种情况。这种多样性不仅增强了模型的鲁棒性，也为其在实际应用中的推广奠定了基础。 此外，数据集的设计考虑到了石棉检测的实际需求，旨在提高检测的准确性和效率。通过使用YOLOv11这一先进的目标检测算法，结合“asbestos”数据集的丰富信息，研究团队期望能够显著提升石棉检测系统的性能，为环境保护和公共安全提供有力支持。总之，本项目的数据集为石棉检测的研究与应用提供了坚实的基础，推动了相关领域的技术进步。      ### 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 2024年9月30日，Ultralytics在其活动YOLOVision中正式发布了YOLOv 11。YOLOv 11是由位于美国和西班牙的Ultralytics团队开发的YOLO的最新版本。YOLO是一种用于基于图像的人工智能的计算机模型。  YOLOv11与