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网站刷收益是怎么做的,网页游戏手机怎么玩,搜索推广是什么,展示图片的网站模板无人机红外图像下极小目标检测数据集#xff0c;8302张#xff0c;yolo和voc两种标注方式 4类#xff0c;标注数量#xff1a; Plane:飞机 2163 Drone:无人机 3120 Heli:直升机 2217 Bird:鸟类 1958 image num: 8302 1 1 以下是 无人机红外图像下极小目标检测数据集 的完…无人机红外图像下极小目标检测数据集8302张yolo和voc两种标注方式4类标注数量Plane:飞机 2163Drone:无人机 3120Heli:直升机 2217Bird:鸟类 1958image num: 830211以下是无人机红外图像下极小目标检测数据集的完整统计表格 无人机红外极小目标检测数据集统计表序号英文类别名称中文类别名称标注框数量1Plane飞机2,1632Drone无人机3,1203Heli直升机2,2174Bird鸟类1,958总计——9,458图像总数8,302 张图像模态红外IR图像目标特点极小目标通常 32×32 像素标注格式同时提供YOLO (.txt)和PASCAL VOC (.xml)两种格式应用场景低空安防、机场净空监测、反无人机系统、鸟类迁徙监控等数据集适用于红外小目标检测、弱信号识别、多类空中目标分类与跟踪等前沿研究与工程应用。基于YOLOv8构建的无人机红外图像下极小目标检测系统的详细代码实现。该系统支持加载红外图像使用 YOLOv8 模型进行推理提供 Web 界面上传与可视化Flask支持 YOLO 和 VOC 格式数据训练本例使用 YOLO 格式 一、项目结构infrared_small_target_detection_yolov8/ ├── data/ │ └── dataset.yaml# 数据集配置4类├── models/ │ └── best.pt# 训练好的 YOLOv8 模型├── static/ │ ├── uploads/# 用户上传图像│ └── results/# 检测结果图├── templates/ │ ├── index.html# 主页上传界面│ └── result.html# 结果展示├── app.py# Flask Web 应用├── detect.py# 核心检测模块├── requirements.txt └── README.md 二、环境依赖requirements.txtultralytics8.2.0 flask2.3.3 opencv-python4.8.0 numpy1.24.3 Pillow9.5.0 matplotlib安装pipinstall-r requirements.txt 三、数据集配置data/dataset.yamltrain:../data/images/trainval:../data/images/valtest:../data/images/testnc:4names:[Plane,Drone,Heli,Bird] 四、核心检测模块detect.py# detect.pyimportcv2importosfromultralyticsimportYOLO# 中英文类别名称映射CLASS_NAMES{0:飞机,# Plane1:无人机,# Drone2:直升机,# Heli3:鸟类# Bird}defrun_detection(input_path,output_dirstatic/results,model_pathmodels/best.pt): 对单张红外图像进行极小目标检测 :param input_path: 输入图像路径 :param output_dir: 输出目录 :param model_path: 模型路径 :return: (输出图像路径, 检测统计) modelYOLO(model_path)imgcv2.imread(input_path)ifimgisNone:raiseValueError(无法读取图像请检查路径)resultsmodel(img,conf0.4)# 设置置信度阈值为0.4annotated_imgimg.copy()boxesresults[0].boxes class_counts{name:0fornameinCLASS_NAMES.values()}forboxinboxes:x1,y1,x2,y2map(int,box.xyxy[0])conffloat(box.conf[0])cls_idint(box.cls[0])ifcls_idnotinCLASS_NAMES:continueclass_nameCLASS_NAMES[cls_id]class_counts[class_name]1# 绘制边界框和标签color(0,255,0)# 默认绿色可根据需要调整颜色cv2.rectangle(annotated_img,(x1,y1),(x2,y2),color,2)labelf{class_name}{conf:.2f}cv2.putText(annotated_img,label,(x1,y1-10),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.5,color,1)# 保存标注后的图像os.makedirs(output_dir,exist_okTrue)filenameos.path.basename(input_path)output_pathos.path.join(output_dir,fdet_{filename})cv2.imwrite(output_path,annotated_img)returnoutput_path,class_counts 五、Web 应用app.py# app.pyfromflaskimportFlask,render_template,request,redirect,url_for,send_from_directoryimportosfromdetectimportrun_detection appFlask(__name__)UPLOAD_FOLDERstatic/uploadsRESULT_FOLDERstatic/resultsALLOWED_EXTENSIONS{png,jpg,jpeg}app.config[UPLOAD_FOLDER]UPLOAD_FOLDER app.config[RESULT_FOLDER]RESULT_FOLDERdefallowed_file(filename):return.infilenameandfilename.rsplit(.,1)[1].lower()inALLOWED_EXTENSIONSapp.route(/)defindex():returnrender_template(index.html)app.route(/upload,methods[POST])defupload_file():iffilenotinrequest.files:returnredirect(request.url)filerequest.files[file]iffile.filenameornotallowed_file(file.filename):returnredirect(request.url)# 保存上传文件filenamefile.filename filepathos.path.join(app.config[UPLOAD_FOLDER],filename)os.makedirs(app.config[UPLOAD_FOLDER],exist_okTrue)file.save(filepath)try:# 执行检测output_path,countsrun_detection(filepath,output_dirapp.config[RESULT_FOLDER],model_pathmodels/best.pt)result_filenameos.path.basename(output_path)exceptExceptionase:returnfh2检测失败{str(e)}/h2# 过滤掉数量为0的类别non_zero_counts{k:vfork,vincounts.items()ifv0}returnrender_template(result.html,originalfilename,detectedresult_filename,countsnon_zero_counts)if__name____main__:app.run(debugTrue,host0.0.0.0,port5000)️ 六、前端模板templates/index.html!DOCTYPEhtmlhtmlheadtitle红外极小目标检测系统/titlestylebody{font-family:Arial;text-align:center;margin-top:40px;}.btn{padding:8px 16px;margin:5px;background:#007bff;color:white;border:none;cursor:pointer;}.btn:hover{background:#0069d9;}/style/headbodyh2 无人机红外极小目标检测系统/h2formmethodpostenctypemultipart/form-dataaction/uploadinputtypefilenamefileacceptimage/*requiredbrbrbuttontypesubmitclassbtn上传并检测/button/form/body/htmltemplates/result.html!DOCTYPEhtmlhtmlheadtitle检测结果/titlestylebody{font-family:Arial;margin:20px;}img{max-width:95%;margin:10px;border:1px solid #ddd;}.stats{background:#f8f9fa;padding:15px;border-radius:5px;margin:20px 0;}.item{display:inline-block;margin-right:15px;}/style/headbodyh2 检测结果/h2imgsrc{{ url_for(static, filenameuploads/ original) }}alt原始图imgsrc{{ url_for(static, filenameresults/ detected) }}alt检测结果divclassstatsstrong检测到的目标/strong{% for name, count in counts.items() %}spanclassitem{{ name }}: {{ count }} 处/span{% endfor %}/divahref/← 返回上传/a/body/html▶️ 七、运行系统python app.py访问http://localhost:5000 八、系统特点特性说明红外图像处理针对极小目标设计适用于低空安防等场景多类空中目标包含飞机、无人机、直升机、鸟类四类目标️中文标签显示前端直接显示中文设备名统计计数显示每类目标检测数量轻量部署Flask YOLOv8适合边缘服务器 扩展建议视频流检测接入 RTSP 视频流实现实时监控模型优化针对极小目标考虑增加数据增强策略或采用更高级的网络架构API 接口提供/api/detect供其他系统调用移动端适配响应式设计以适应不同设备