基于知识蒸馏的井盖隐患检测系统

基于知识蒸馏的井盖隐患检测系统

系统概述well

KDWC-Y
YOLOv5 (Knowledge Distillation Well Cover-YOLOv5) 是一种基于改进YOLOv5架构的智能井盖隐患检测系统，通过知识蒸馏技术提升模型性能，在测试集上达到了0.948的mAP值。

技术亮点well

1. 知识蒸馏技术应用：

   • 采用师生模型架构进行模型压缩
   • 保持高精度的同时减少计算资源需求
   • 实现小模型接近大模型性能的表现

2. 性能优化：

   • 多尺度训练增强模型泛化能力
   • Shape IoU改进边界框回归精度
   • 模型集成提升最终检测效果
     

系统功能

1. 井盖隐患检测：

   • 破损井盖识别
   • 移位井盖检测
   • 缺失井盖定位

2. 辅助功能：

   • 置信度评分
   • 坐标位置输出
   • 可视化检测结果

部署要求

硬件环境

• Linux操作系统
• NVIDIA GPU (显存≥30GB) + CUDA cuDNN

软件依赖

• Python≥3.7
• 依赖包: pip install -r requirements.txt

使用指南

1. 评估模型

# 获取mAP值
python val.py

# 获取带检测框的图像
python detect.py

# 带额外参数的检测(输出文本结果)
python detect.py --save-txt --save-conf

2. 自主训练

1. 配置数据集路径: data/A30.yaml
2. 下载预训练模型(推荐yolov5m)
3. 执行训练命令:

# 基础训练
python train.py

# 多尺度训练
python train.py --multi-scale

未来计划

1. 模型优化：

   • 继续调优超参数和训练周期
   • 实现模型集成策略

2. 应用扩展：

   • 开发网页应用
   • 发布微信小程序
   • 比赛结束后公开数据集

资源下载

该系统通过先进的计算机视觉技术，为城市井盖安全管理提供了高效的自动化检测解决方案，显著提升了隐患识别效率和准确性。