YOLOv3 YOLOv4 YOLOv5 YOLOv6 YOLOv7 YOLOv8老鼠识别检测告警

本文介绍了使用AI技术检测后厨老鼠的重要性,通过YOLOv5模型实现高准确率的识别,确保食品安全。训练数据集包含2018张图片,实验证明该方法能有效抓拍并及时预警,适合嵌入式开发应用。
部署运行你感兴趣的模型镜像


前言

在食品安全众多环节中,后厨安全无疑是重中之重。俗话说“民以食为天,食以安为先”,食材新鲜程度如何、加工过程规不规范、厨具是否经过清洁消毒等问题,备受大家关注。


一、为什么需要AI检测老鼠?

食品安全问题不断占据着大众视野,在2015年,国家食品药品监管总局配合国家卫生城市、文明城市建设,在全国推广“明厨亮灶”工程。通过安置摄像头、接入前端显示屏打造“透明厨房”,使后厨及食品加工过程真正从幕后走到台前,实现全民监督。卫生条件不达标,后厨出现老鼠对食品安全带来极大的安全隐患。而通过AI技术来检测老鼠出没是一种非常可靠的技术手段,可以及时做到防患未然。

贴上两张后厨监控图片
在这里插入图片描述某监控视角
在这里插入图片描述

二、训练数据集

训练集数据一共有2018张图片,标签为yolo格式。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

1. YOLOv5识别检测效果

在这里插入图片描述

视频测试效果链接

检测源码+模型+数据集


总结

提示:识别准确率高,检测效果好,可以抓拍,语言告警!可移植带算力嵌入式开发板,欢迎留言收藏!

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

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