陨石坑与巨石检测系统与直径检测(yolo圆圈检测与半径估算)

陨石坑与巨石检测系统

📌 系统概述

本系统为基于人工智能的月球表面陨石坑与巨石识别系统，专为分析高分辨率月球影像设计。通过深度学习技术，可精准识别对月球探测、着陆点选择及危险评估至关重要的地质特征。

🔍 问题背景

月球探测任务需要精确的危险地形识别以确保安全着陆和表面探索。传统人工测绘方式耗时且存在主观差异。本系统采用先进的计算机视觉与机器学习模型实现自动化检测，使整个过程高效、可扩展且精准。

🚀 核心功能

• 🛰 陨石坑与巨石识别 - 在月球影像中定位关键地表特征
• 🔄 分块图像处理 - 通过切片处理应对大尺寸图像
• 📊 尺寸与深度估算 - 利用数字高程模型(DEM)比例计算直径等参数
• 📍 地理空间标定 - 提供检测目标的坐标信息
• 🎨 定制图像转换 - 支持彩虹色调渲染、裁剪等多样化处理
• 📂 自动数据导出 - 将检测结果保存为XML、文本及处理后的图像

🛠 技术架构

• Python 🐍 - 核心编程语言
• YOLO (Ultralytics) 🛰 - 目标检测深度学习模型
• OpenCV 👁 - 图像处理与特征提取
• Streamlit 🌐 - 基于网页的交互式界面
• PIL & NumPy 🖼 - 图像转换与处理
• CUDA ⚡ - 实现实时检测的GPU加速
  

⚙️ 工作原理

1. 影像上传 - 用户提交高分辨率月球图像
2. 图像预处理 - 增强图像质量并转换为可分析格式
3. YOLO检测 - 模型从处理后的切片中识别陨石坑与巨石
4. 特征标注 - 输出带圆形边界框及标签的检测目标
5. 尺寸估算 - 运用像素-米比例换算计算直径
6. 结果导出 - 可下载处理后的图像、XML检测数据及报告

注意：运行代码需要已训练的YOLO模型(.pt文件)，因体积限制未随代码上传。模型文件可在博主获取
)。