AI守护蓝天白云，精准捕捉机动车尾气黑烟，基于嵌入式端超轻量级模型LeYOLO全系列参数模型【n/s/m/l】开发构建道路交通场景下机动车违章尾气黑烟智能检测系统_黑烟车图像识别模型

在推进生态文明建设、实施蓝天保卫战的背景下，有效控制和减少机动车尾气排放，尤其是黑烟排放，已成为改善空气质量、保护公众健康的关键任务。传统的大气监管方式受限于技术手段和人力资源，难以实现对污染源的高效、精准、全天候监控。随着智能化设备、AI深度学习模型等技术的飞速发展，我们迎来了利用科技手段革新环境治理模式的新机遇。本文旨在探讨如何通过构建基于AI的智能机动车尾气黑烟排放监测系统，实现对尾气排放的实时、精准监测与高效管理，为打赢蓝天保卫战提供有力支持。

当前，机动车尾气排放监管主要依赖于网格员巡查、固定监测站检测等传统手段。这些方法存在成本高、效率低、响应慢等问题，特别是在面对流动性强、数量庞大的机动车群体时，难以做到全面覆盖和即时响应。此外，天气条件、交通状况等因素也限制了传统监管方式的有效性。随着AI、大数据、物联网等技术的快速发展，智能化监管成为可能。AI技术以其强大的视觉分析计算能力，能够实现对复杂场景的快速识别与精准判断，为机动车尾气黑烟排放监测提供了新的解决方案。

该系统主要由前端数据采集设备、数据传输网络、云端处理平台及用户终端组成。前端采用高清摄像头结合AI算法模块，实现对道路上行驶车辆的实时捕捉与尾气排放情况分析；数据传输网络确保数据的安全、快速传输；云端处理平台利用深度学习模型进行数据分析、识别与预警；用户终端则提供可视化界面，供管理人员实时监控与决策。采用先进的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）构建目标检测模型，通过大量标注好的尾气黑烟排放数据集进行训练，使模型能够准确识别并定位尾气黑烟排放的车辆。该模型具备强大的泛化能力，能够适应不同天气、光照条件下的监测需求。云端处理平台集成实时数据处理系统，对前端采集的数据进行快速分析，一旦检测到尾气黑烟排放异常，立即触发预警机制，通过短信、邮件或APP推送等方式，将预警信息发送给相关管理人员，实现快速响应。结合交通流量、车辆类型、气象条件等多源数据，进行综合分析，提高监测的准确性和针对性。同时，通过大数据分析，可进一步挖掘尾气排放规律，为政策制定和治理措施提供科学依据。

本文正是基于这个背景的思考，想要从实验的角度来开发构建用于道路交通场景下的智能化机动车尾气黑烟检测预警系统，首先看下实例效果：

接下来看下数据实例：

训练数据配置文件如下：

# Dataset
path: ./dataset
train:
  - /dataset/images/train
val:
  - /dataset/images/val
test:
  - /dataset/images/test
 
 
# Classes
names:
  0: blacksmoke
  1: vehicle

深度神经网络中的计算效率对于目标检测至关重要，尤其是在新模型将速度优先于高效计算（FLOP）的情况下。这种演变在某种程度上已经落后于嵌入式和面向移动的AI对象检测应用程序。这里重点讨论了基于FLOP的高效目标检测计算的神经网络结构的设计选择，并提出了几种优化方法来提高基于YLO的模型的效率。
首先，介绍了一种基于反向瓶颈和信息瓶颈原理的有效主干扩展方法。其次，提出了快速金字塔结构网络（FPAN），旨在促进快速多尺度特征共享，同时减少计算资源。最后提出了一个解耦的网络中网络（DNiN）检测头的设计，以提供快速而轻量级的计算分类和回归任务。
在这些优化的基础上，利用更高效的主干，为对象检测和以YOLO为中心的模型（称为LeYOLO）提供了一种新的缩放范例。在各种资源限制下始终优于现有模型，实现了前所未有的准确性和失败率。值得注意的是，LeYOLO Small在COCO val上仅以4.5次失败（G）获得了38.2%的竞争性mAP分数，与最新最先进的YOLOv9微小模型相比，计算量减少了42%，同时实现了类似的精度。我们的新型模型系列实现了以前未达到的浮点精度比，提供了从超低神经网络配置（<1 GFLOP）到高效但要求苛刻的目标检测设置（>4 GFLOP）的可扩展性，对于0.66、1.47、2.53、4.51、5.8和8.4浮点（G），具有25.2、31.3、35.2、38.2、39.3和41 mAP。

一共提供了n、s、m和l四款不同参数量级的模型。

这里我们保持完全相同的实验参数设置来进行四款模型的开发训练，等待训练完成之后我们来整体进行各项指标的对比分析。

【Precision曲线】
精确率曲线（Precision Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的精确率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率和召回率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
精确率（Precision）是指被正确预测为正例的样本数占所有预测为正例的样本数的比例。召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。
绘制精确率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率和召回率。
将每个阈值下的精确率和召回率绘制在同一个图表上，形成精确率曲线。
根据精确率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察精确率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡精确率和召回率。较高的精确率意味着较少的误报，而较高的召回率则表示较少的漏报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
精确率曲线通常与召回率曲线（Recall Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【Recall曲线】
召回率曲线（Recall Curve）是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的召回率性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的召回率和对应的精确率之间的关系图来帮助我们了解模型在不同阈值下的表现。
召回率（Recall）是指被正确预测为正例的样本数占所有实际为正例的样本数的比例。召回率也被称为灵敏度（Sensitivity）或真正例率（True Positive Rate）。
绘制召回率曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的召回率和对应的精确率。
将每个阈值下的召回率和精确率绘制在同一个图表上，形成召回率曲线。
根据召回率曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
通过观察召回率曲线，我们可以根据需求确定最佳的阈值，以平衡召回率和精确率。较高的召回率表示较少的漏报，而较高的精确率意味着较少的误报。根据具体的业务需求和成本权衡，可以在曲线上选择合适的操作点或阈值。
召回率曲线通常与精确率曲线（Precision Curve）一起使用，以提供更全面的分类器性能分析，并帮助评估和比较不同模型的性能。

【loss曲线】

在深度学习的训练过程中，loss函数用于衡量模型预测结果与实际标签之间的差异。loss曲线则是通过记录每个epoch（或者迭代步数）的loss值，并将其以图形化的方式展现出来，以便我们更好地理解和分析模型的训练过程。

【mAP0.5】
mAP0.5，也被称为mAP@0.5或AP50，指的是当Intersection over Union（IoU）阈值为0.5时的平均精度（mean Average Precision）。IoU是一个用于衡量预测边界框与真实边界框之间重叠程度的指标，其值范围在0到1之间。当IoU值为0.5时，意味着预测框与真实框至少有50%的重叠部分。
在计算mAP0.5时，首先会为每个类别计算所有图片的AP（Average Precision），然后将所有类别的AP值求平均，得到mAP0.5。AP是Precision-Recall Curve曲线下面的面积，这个面积越大，说明AP的值越大，类别的检测精度就越高。
mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，当mAP0.5的值很高时，说明算法能够准确检测到物体的位置，并且将其与真实标注框的IoU值超过了阈值0.5。

【mAP0.5:0.95】
mAP0.5:0.95，也被称为mAP@[0.5:0.95]或AP@[0.5:0.95]，表示在IoU阈值从0.5到0.95变化时，取各个阈值对应的mAP的平均值。具体来说，它会在IoU阈值从0.5开始，以0.05为步长，逐步增加到0.95，并在每个阈值下计算mAP，然后将这些mAP值求平均。
这个指标考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。当mAP0.5:0.95的值很高时，说明算法在不同阈值下的检测结果均非常准确，覆盖面广，可以适应不同的场景和应用需求。
对于一些需求比较高的场合，比如安全监控等领域，需要保证高的准确率和召回率，这时mAP0.5:0.95可能更适合作为模型的评价标准。
综上所述，mAP0.5和mAP0.5:0.95都是用于评估目标检测模型性能的重要指标，但它们的关注点有所不同。mAP0.5主要关注模型在IoU阈值为0.5时的性能，而mAP0.5:0.95则考虑了多个IoU阈值下的平均精度，从而更全面、更准确地评估模型性能。

【F1值曲线】
F1值曲线是一种用于评估二分类模型在不同阈值下的性能的可视化工具。它通过绘制不同阈值下的精确率（Precision）、召回率（Recall）和F1分数的关系图来帮助我们理解模型的整体性能。
F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它综合考虑了两者的性能指标。F1值曲线可以帮助我们确定在不同精确率和召回率之间找到一个平衡点，以选择最佳的阈值。
绘制F1值曲线的步骤如下：
使用不同的阈值将预测概率转换为二进制类别标签。通常，当预测概率大于阈值时，样本被分类为正例，否则分类为负例。
对于每个阈值，计算相应的精确率、召回率和F1分数。
将每个阈值下的精确率、召回率和F1分数绘制在同一个图表上，形成F1值曲线。
根据F1值曲线的形状和变化趋势，可以选择适当的阈值以达到所需的性能要求。
F1值曲线通常与接收者操作特征曲线（ROC曲线）一起使用，以帮助评估和比较不同模型的性能。它们提供了更全面的分类器性能分析，可以根据具体应用场景来选择合适的模型和阈值设置。

整体对比分析来看：不难发现四款不同参数量级的模型最终达到了较为相似的结果，n系列的模型最终的效果甚至要更优一些，这里综合参数量考虑我们最终选定了n系列的模型来作为线上的推理计算模型。

接下来看下n系列模型的详细情况。

【离线推理实例】

【Batch实例】

【混淆矩阵】

【F1值曲线】

【Precision曲线】

【PR曲线】

【Recall曲线】

【训练可视化】

未来，随着技术的不断进步和应用的深入，智能机动车尾气黑烟排放监测系统将进一步优化升级，实现更高级别的智能化、自动化管理。借助于智能化的黑烟抓拍检测预警系统可以极大地降低人工干预程度，一方面解放人力降低人本，一方面借助于高新技术的助力，使得事件的预警智能化、客观化。随着数据的不断积累，模型也可以进行定期更新升级来提升计算效果。同时，加强与其他环保监管系统的互联互通，构建更加完善的环境保护网络，共同守护我们的蓝天。借助AI技术构建智能机动车尾气黑烟排放监测系统，是打赢蓝天保卫战的重要举措。通过科技赋能，我们不仅能够实现对机动车尾气排放的高效、精准监管，还能够为环境保护事业注入新的活力与动力。本文仅作为抛砖引玉的实验尝试，期望未来能够有更多高质量的产品应用落地服务社会，让我们携手共进，用科技的力量守护蓝天白云，共创美好未来。