毕设 深度学习yolo11垃圾分类系统(源码+论文)

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

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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:

  1. 数据采集与标注:构建包含6大类垃圾的图像数据集
  2. 模型训练:基于YOLOv11框架进行迁移学习和优化
  3. 系统开发:使用PyQt5实现跨平台图形界面
  4. 性能优化:引入TensorRT加速推理过程
  5. 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

Python 3.8+
PyTorch 1.12+
Ultralytics YOLO
PyQt5
OpenCV
Numpy

3.2. 系统架构设计

3.2.1 整体架构

用户交互
检测结果
用户界面层
业务逻辑层
数据处理层
模型推理层
输入设备

3.2.2 模块划分

  1. 图像采集模块:负责图片/视频/摄像头输入
  2. 模型推理模块:YOLOv11目标检测核心
  3. 结果显示模块:检测结果可视化
  4. 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

用户 界面 控制器 检测器 选择检测模式 启动检测 处理输入数据 返回检测结果 更新显示 用户 界面 控制器 检测器

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

输入检测框
按置信度排序
是否重叠?
保留高分框
保留当前框
输出结果

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

原始图像
数据增强
标注转换
YOLO格式数据集

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

原始帧
模型推理
绘制检测框
颜色空间转换
QPixmap转换
界面显示

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

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论文摘要

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🧿 项目分享:大家可自取用于参考学习,获取方式见文末!

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