传送带箱子跌落分类检测系统（基于YOLOv8的先进可视化与混淆矩阵分析）

传送带箱子跌落检测系统（基于YOLOv8的先进可视化与混淆矩阵分析）

1. 项目概述

本项目采用YOLOv8n模型检测传送带上运输箱体的跌落异常情况。系统针对4GB内存环境优化，包含全面的可视化功能和详细的性能分析。

2. 核心特性

2.1 检测能力

• 🎯 基于YOLOv8n的高效箱体跌落检测
• 💾 专为4GB内存优化的训练参数配置
  
  

2.2 分析功能

• 📊 完整数据集分析与可视化
• 🔄 混淆矩阵驱动的深度性能分析
• 📈 训练过程监控（损失曲线/评估指标）

2.3 输出展示

• 🖼️ 预测效果展示与样例图像网格
• 📄 专业HTML分析报告生成
• 🍎 原生支持macOS M1/M2 Metal加速

3. 技术栈

• 开发语言：Python 3.8+
• 核心框架：YOLOv8 (Ultralytics)
• 深度学习：PyTorch
• 图像处理：OpenCV
• 数据分析：Pandas & NumPy
• 可视化：Matplotlib & Seaborn
• 机器学习：Scikit-learn

4. 数据集构建流程

4.1 Three.js三维仿真

• 🎮 基于Three.js构建传送带三维仿真环境
• 模拟不同箱体尺寸/运输速度/跌落场景
• 配置多角度摄像机与动态光照条件
• 程序化生成箱体跌落动画序列
  

4.2 图像采集

• 📸 捕获数千帧仿真画面
• 记录正常运输与箱体跌落状态
• 涵盖多种环境条件与箱体类型
• 构建多样化场景样本库

4.3 自动标注

• 🏷️ 实时记录箱体空间坐标
• 程序化计算边界框坐标
• 自动生成CSV格式标注文件
• 智能划分fall/no_fall类别
  

4.4 YOLO格式转换

• 🔄 CSV坐标转YOLO TXT格式
• 执行坐标归一化处理(0-1范围)
• 划分训练集/验证集/测试集
• 生成data.yaml配置文件

5. 检测效果对比

正常运输状态	箱体跌落检测
![正常运输]	![跌落检测]
✅ 平稳运行	❌ 跌落预警

6. 可视化输出

![指标分析1] ![混淆矩阵] ![PR曲线] ![损失曲线] ![检测示例]

7. 性能指标

系统计算并可视化以下核心指标：

• mAP50：IoU=0.5时的平均精度
• mAP50-95：多阈值平均精度
• Precision：精确率
• Recall：召回率
• F1-Score：调和平均数
• Accuracy：准确率
• Specificity：特异度
  

8. 配置参数

8.1 训练参数

train_args = {
    'epochs': 20,        # 训练轮次
    'imgsz': 416,       # 图像尺寸
    'batch': 4,         # 批大小(4GB内存优化)
    'device': 'mps',    # macOS用'mps'，Windows/Linux用'cuda'/'cpu'
    'patience': 15,     # 早停等待轮次
    'workers': 2,       # 数据加载线程数
    'amp': False,       # 禁用混合精度训练
    'cache': False      # 禁用图像缓存(RAM优化)
}

8.2 数据增强

augmentation_args = {
    'hsv_h': 0.01,      # 色相增强幅度
    'hsv_s': 0.3,       # 饱和度增强幅度  
    'hsv_v': 0.2,       # 明度增强幅度
    'degrees': 3,       # 旋转角度范围
    'translate': 0.03,  # 平移幅度范围
    'scale': 0.2,       # 缩放幅度范围
    'flipud': 0.0,      # 垂直翻转概率
    'fliplr': 0.5,      # 水平翻转概率
    'mosaic': 0.8       # 马赛克增强概率
}

9. 内存优化建议

针对4GB内存设备的配置方案：

• 设置batch_size=4
• 关闭图像缓存(cache=False)
• 限制数据加载线程(workers=2)
• 禁用混合精度训练(amp=False)