YOLO用于船舶安全
时间: 2025-02-19 17:32:09 浏览: 42
### 使用YOLO算法实现船舶安全监控与检测
#### 应用背景
在现代航运业中,确保海上航行的安全至关重要。利用先进的计算机视觉技术可以有效提升船舶管理效率并保障航行安全。YOLO系列模型因其快速处理能力和较高的准确性,在实时视频流分析方面表现出色。
#### 实现方案概述
为了构建一套完整的基于YOLO的目标检测系统用于监测海面上的船只活动情况,主要分为以下几个部分:
- **数据收集**:获取大量标注好的包含不同种类、姿态以及环境条件下的船只需要训练集。
- **预处理阶段**:对原始图片做标准化尺寸调整;去除噪声干扰因素如天气变化影响等[^1]。
- **模型选择与优化**
- 对于具体应用场景而言,考虑到实际需求(比如响应时间),可以选择适合版本的YOLO框架来搭建基础架构;
- 结合ResNet残差模块提高深层网络收敛性能的同时保持计算资源消耗处于合理范围内;
- 将经过充分调优后的神经网络加载到边缘设备上执行推理操作;
- 配套开发相应的前端界面供管理人员查看预警信息或历史记录查询等功能支持。
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox
def detect_ships(image_path):
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov3.weights', map_location=device) # 加载预训练权重文件
img_size = 640
conf_thres = 0.25
iou_thres = 0.45
im0 = cv2.imread(image_path)
img = letterbox(im0, new_shape=img_size)[0]
img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1).copy()
img = torch.from_numpy(img).to(device)
img = img.float() / 255.0
if img.ndimension() == 3:
img = img.unsqueeze(0)
pred = model(img)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]
if len(det):
det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)
return im0
```
阅读全文
相关推荐



















