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无人机助力违法毒品种植智能监测预警，基于YOLOv5全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建无人机航拍场景下的农村田园场景下非法种植罂粟花检测预警识别系统_yolov5n

作者：我家自动化 | 2024-05-20 08:19:20

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yolov5n

打击毒品人人有责，毒品带来的危害是人尽皆知的，我们不仅自身要严厉拒绝接触任何形式的毒品，更要言传身教告诫他人不要与任何形式的任何渠道的毒品有关联，但是在实际生活中，在一些偏远的乡村、田园、山丘、村落等地方，因为有意或者是无意等各种因素会出现罂粟花的非法种植，这种行为是非常危险的行为，但是对于部分人员来书缺乏相应的禁毒意识导致没有能及早发现进而进行铲除，这里比较好的方式基于基于无人机航行拍摄的方式来对目标区域进行航行拍摄，对于航拍途中抓拍的图像进行智能化的检测识别，基于AI模型的方式来辅助发现危险隐藏因素，对于及早预警有积极的作用。

随着无人机技术的日益成熟，其在打击犯罪、维护社会治安方面的应用愈发广泛。特别是在边陲小镇乡村等偏远环境下，无人机凭借其独特的空中优势，能够高效地完成对地面的监测与巡查工作。针对存在的非法种植罂粟花的问题，我们提出了一套基于无人机的航拍识别与上报系统。该系统以无人机为载体，搭载高清摄像头和图像处理设备，实现对地面的全面、细致拍摄。无人机在预设的飞行路线上进行巡航，将拍摄到的图像实时传输至地面控制站。地面控制站接收到图像后，通过图像处理设备对图像进行自动分析。利用先进的图像识别技术，系统能够准确识别出图像中的罂粟花，并标注出其位置。一旦确认存在罂粟花种植情况，系统将立即生成报警信息，并将相关信息发送至相关部门。相关部门在收到报警信息后，可迅速组织人员前往现场进行核实和铲除工作。同时，无人机还可继续对该区域进行持续监测，确保罂粟花被彻底清除，防止其再次种植。基于无人机的航拍识别与上报系统不仅提高了对非法种植罂粟花的监测效率，还降低了人力成本，使得打击犯罪工作更加高效、精准。该系统将为维护社会治安、保护人民群众生命财产安全发挥重要作用。

在这块数据场景中我们前文已经做了一些相关的开发实践，感兴趣的话可以自行移步阅读即可：
《无人机助力违法毒品种植智能监测预警，基于轻量级YOLOv5n开发构建无人机航拍场景下的农村田园场景下非法种植罂粟花检测预警识别系统》

《无人机助力违法毒品种植智能监测预警，基于YOLOv3全系列【yolov3tiny/yolov3/yolov3spp】参数模型开发构建无人机航拍场景下的农村田园场景下非法种植罂粟花检测预警识别系统》

首先看下实例效果：

本文是选择的是YOLOv5算法模型来完成本文项目的开发构建。相较于前两代的算法模型，YOLOv5可谓是集大成者，达到了SOTA的水平，下面简单对v3-v5系列模型的演变进行简单介绍总结方便对比分析学习:
【YOLOv3】
YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一种基于深度学习的快速目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2018年提出。它的核心技术原理和亮点如下：
技术原理：
YOLOv3采用单个神经网络模型来完成目标检测任务。与传统的目标检测方法不同，YOLOv3将目标检测问题转化为一个回归问题，通过卷积神经网络输出图像中存在的目标的边界框坐标和类别概率。
YOLOv3使用Darknet-53作为骨干网络，用来提取图像特征。检测头（detection head）负责将提取的特征映射到目标边界框和类别预测。
亮点：
YOLOv3在保持较高的检测精度的同时，能够实现非常快的检测速度。相较于一些基于候选区域的目标检测算法（如Faster R-CNN、SSD等），YOLOv3具有更高的实时性能。
YOLOv3对小目标和密集目标的检测效果较好，同时在大目标的检测精度上也有不错的表现。
YOLOv3具有较好的通用性和适应性，适用于各种目标检测任务，包括车辆检测、行人检测等。
【YOLOv4】
YOLOv4是一种实时目标检测模型，它在速度和准确度上都有显著的提高。相比于其前一代模型YOLOv3，YOLOv4在保持较高的检测精度的同时，还提高了检测速度。这主要得益于其采用的CSPDarknet53网络结构，主要有三个方面的优点：增强CNN的学习能力，使得在轻量化的同时保持准确性；降低计算瓶颈；降低内存成本。YOLOv4的目标检测策略采用的是“分而治之”的策略，将一张图片平均分成7×7个网格，每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。这种方法不需要额外再设计一个区域提议网络（RPN），从而减少了训练的负担。然而，尽管YOLOv4在许多方面都表现出色，但它仍然存在一些不足。例如，小目标检测效果较差。此外，当需要在资源受限的设备上部署像YOLOv4这样的大模型时，模型压缩是研究人员重新调整较大模型所需资源消耗的有用工具。
优点：
速度：YOLOv4 保持了 YOLO 算法一贯的实时性，能够在检测速度和精度之间实现良好的平衡。
精度：YOLOv4 采用了 CSPDarknet 和 PANet 两种先进的技术，提高了检测精度，特别是在检测小型物体方面有显著提升。
通用性：YOLOv4 适用于多种任务，如行人检测、车辆检测、人脸检测等，具有较高的通用性。
模块化设计：YOLOv4 中的组件可以方便地更换和扩展，便于进一步优化和适应不同场景。
缺点：
内存占用：YOLOv4 模型参数较多，因此需要较大的内存来存储和运行模型，这对于部分硬件设备来说可能是一个限制因素。
训练成本：YOLOv4 模型需要大量的训练数据和计算资源才能达到理想的性能，这可能导致训练成本较高。
精确度与速度的权衡：虽然 YOLOv4 在速度和精度之间取得了较好的平衡，但在极端情况下，例如检测高速移动的物体或复杂背景下的物体时，性能可能会受到影响。
误检和漏检：由于 YOLOv4 采用单一网络对整个图像进行预测，可能会导致一些误检和漏检现象。

【YOLOv5】
YOLOv5是一种快速、准确的目标检测模型，由Glen Darby于2020年提出。相较于前两代模型，YOLOv5集成了众多的tricks达到了性能的SOTA：
技术原理：
YOLOv5同样采用单个神经网络模型来完成目标检测任务，但采用了新的神经网络架构，融合了领先的轻量级模型设计理念。YOLOv5使用较小的骨干网络和新的检测头设计，以实现更快的推断速度，并在不降低精度的前提下提高目标检测的准确性。
亮点：
YOLOv5在模型结构上进行了改进，引入了更先进的轻量级网络架构，因此在速度和精度上都有所提升。
YOLOv5支持更灵活的模型大小和预训练选项，可以根据任务需求选择不同大小的模型，同时提供丰富的数据增强扩展、模型集成等方法来提高检测精度。YOLOv5通过使用更简洁的代码实现，提高了模型的易用性和可扩展性。

接下来看下数据集详情：

训练数据配置文件如下：

  1. # Dataset
  2. path: ./dataset
  3. train:
  4.   - images/train
  5. val:
  6.   - images/test
  7. test:
  8.   - images/test
  9.  
  10.  
  11.  
  12. # Classes
  13. names:
  14.   0: poppy

实验截止目前，本文将YOLOv5系列五款不同参数量级的模型均进行了开发评测，接下来看下模型详情：

  1. # Ultralytics YOLO 
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