0 前言
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🚩 毕业设计 深度学习yolo11垃圾分类系统(源码+论文)
🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)
难度系数:3分
工作量:4分
创新点:5分
🧿 项目分享:见文末!
1 项目运行效果
2 课题背景
2.1. 研究背景
随着全球城市化进程加速和人口持续增长,生活垃圾产量呈现爆发式增长态势。据统计数据显示,中国每年产生近3亿吨城市生活垃圾,且以每年8%-10%的速度递增。传统的人工分类方式不仅效率低下,而且分类准确率难以保证,已无法满足现代城市垃圾处理需求。
2019年,中国开始在全国46个重点城市率先推行生活垃圾强制分类政策,标志着我国垃圾分类进入法制化、规范化新阶段。2021年,《"十四五"城镇生活垃圾分类和处理设施发展规划》明确提出要加快推进垃圾分类处理设施建设,提升分类处理能力。在此政策背景下,开发智能化、自动化的垃圾分类技术成为解决当前垃圾分类困境的重要突破口。
2.2. 技术发展现状
计算机视觉技术在物体检测领域取得了突破性进展,特别是以YOLO(You Only Look Once)系列为代表的单阶段目标检测算法,因其检测速度快、准确率高而备受关注。YOLOv11作为该系列的最新版本,在保持实时性的同时,通过改进网络结构和训练策略,显著提升了小目标检测性能。
在垃圾分类领域,已有研究尝试应用深度学习技术。早期方法主要基于传统机器学习算法如SVM、随机森林等,准确率普遍低于80%。近年来,基于CNN的方法逐渐成为主流,如清华大学开发的基于Faster R-CNN的系统在特定数据集上达到了89%的准确率。然而,这些系统普遍存在计算资源消耗大、实时性差等问题,难以满足实际应用需求。
2.3. 现有技术存在的问题
通过对现有垃圾分类技术的分析,发现存在以下主要问题:
3.1 检测精度不足
现有系统对相似类别垃圾(如不同塑料制品)的区分能力有限,容易产生误判。特别是在复杂背景下,检测准确率会显著下降。
3.2 实时性差
多数基于两阶段检测算法的系统处理速度慢,无法满足实时检测需求。例如Faster R-CNN在普通GPU上仅能达到10-15FPS。
3.3 适应性不强
现有系统对光照变化、遮挡等现实场景中的干扰因素鲁棒性不足,且难以适应不同地区的分类标准差异。
3.4 用户体验不佳
缺乏友好的交互界面,普通用户难以操作和维护,限制了技术的推广应用。
2.4. 研究意义
本课题的研究具有重要的理论价值和实践意义:
4.1 理论价值
- 探索改进YOLOv11算法在垃圾分类场景中的应用潜力
- 研究多尺度特征融合在小目标检测中的优化方法
- 开发适用于动态场景的鲁棒性目标检测系统
4.2 实践意义
- 提高垃圾分类效率和准确率,降低人工成本
- 推动计算机视觉技术在实际工程中的应用
- 为智慧城市建设提供技术支持
- 促进居民环保意识提升和习惯养成
4.3 社会效益
- 助力国家垃圾分类政策实施
- 减少资源浪费和环境污染
- 推动循环经济发展
2.5. 项目创新点
本课题的创新性主要体现在以下几个方面:
5.1 算法创新
- 改进YOLOv11的损失函数,优化小目标检测性能
- 设计动态NMS阈值调整策略,提高密集目标检测准确率
- 引入注意力机制增强特征表达能力
5.2 系统创新
- 开发支持图片、视频和实时检测的多模式系统
- 实现基于PyQt5的跨平台图形界面
- 集成垃圾分类知识库和处置建议
5.3 应用创新
- 适应不同地区的分类标准差异
- 支持外接摄像头和本地视频处理
- 提供详细的检测日志和统计功能
2.6. 技术路线
本项目将采用以下技术路线:
- 数据采集与标注:构建包含6大类垃圾的图像数据集
- 模型训练:基于YOLOv11框架进行迁移学习和优化
- 系统开发:使用PyQt5实现跨平台图形界面
- 性能优化:引入TensorRT加速推理过程
- 测试部署:在多种硬件平台上验证系统性能
3 设计框架
3.1. 技术选型与框架
3.1.1 核心技术栈
- 目标检测:YOLOv11算法
- 图形界面:PyQt5框架
- 图像处理:OpenCV库
- 并行计算:CUDA加速
3.1.2 开发环境
3.2. 系统架构设计
3.2.1 整体架构
3.2.2 模块划分
- 图像采集模块:负责图片/视频/摄像头输入
- 模型推理模块:YOLOv11目标检测核心
- 结果显示模块:检测结果可视化
- 交互控制模块:系统状态管理
3.3. 核心模块实现
3.3.1 主程序结构
class YOLOApp(QMainWindow):
def __init__(self):
# 初始化模型和UI
self.model = YOLO("best.pt")
self.initUI()
def initUI(self):
# 创建主窗口和控件
self.create_widgets()
self.setup_layout()
self.connect_signals()
3.3.2 检测流程控制
3.4. 关键算法说明
3.4.1 YOLOv11改进点
# 伪代码:改进的损失函数
def compute_loss(pred, target):
# 分类损失
cls_loss = FocalLoss(pred_class, target_class)
# 定位损失
box_loss = CIoULoss(pred_box, target_box)
# 对象损失
obj_loss = BCEWithLogitsLoss(pred_obj, target_obj)
return cls_loss + box_loss + obj_loss
3.4.2 非极大值抑制优化
3.5. 交互系统设计
3.5.1 界面布局
主窗口布局:
┌───────────────────────┬─────────────────┐
│ │ │
│ │ 检测结果区域 │
│ 图像显示区域 ├─────────────────┤
│ │ 处理建议区域 │
│ │ │
├───────────────────────┼─────────────────┤
│ │ │
│ 控制面板区域 │ 日志输出区 │
│ │ │
└───────────────────────┴─────────────────┘
3.5.2 状态管理
# 伪代码:模式切换逻辑
def set_mode(mode):
self.current_mode = mode
self.update_button_states()
if mode == "realtime":
self.init_camera()
elif mode == "video":
self.open_video_file()
3.6. 数据处理流程
3.6.1 数据集构建
3.6.2 训练流程
# 伪代码:模型训练
def train_model():
# 1. 加载预训练权重
model = YOLO("yolov11s.pt")
# 2. 设置训练参数
cfg = {
'epochs': 100,
'batch': 16,
'imgsz': 640,
'data': 'trash.yaml'
}
# 3. 开始训练
results = model.train(**cfg)
3.7. 图表显示逻辑
3.7.1 图像显示流程
3.7.2 结果显示代码
def display_image(self, image):
# OpenCV转QImage
h, w, ch = image.shape
bytes_per_line = ch * w
q_img = QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888)
# 缩放保持比例
pixmap = QPixmap.fromImage(q_img).scaled(
800, 600, Qt.KeepAspectRatio, Qt.SmoothTransformation)
# 更新显示
self.image_label.setPixmap(pixmap)
4 最后
项目包含内容
论文摘要
🧿 项目分享:大家可自取用于参考学习,获取方式见文末!