本发明涉及计算机视觉，尤其涉及一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的加速，城市基础设施管理成为关注焦点。井盖作为连接地下管道和地面的关键组成部分，在城市排水、通风等方面扮演着重要角色。然而，井盖安全隐患长期存在，传统检查方式效率低下。针对这一问题，本项目旨在设计基于智能识别技术的井盖隐患检测系统，通过实时监测和图像识别，快速准确地发现井盖移位、破损等问题，并及时报警。这样的系统将提升井盖安全管理效率，为城市交通安全和市民生活提供可靠保障。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，综上解决了背景技术中的问题。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
3、一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，包括图像上传模块、图像增强模块、图片检测与识别模块、视频上传模块、视频检测与识别模块、摄像头监测模块、停止检测模块以及展示识别结果模块；
4、图像上传模块，所述图像上传模块是将待检测的含有井盖的图片需经过相关功能模块的调用进行上传，只有成功上传后，相应的检测模块才能有效地对这些待检测图片进行操作；
5、图像增强模块，所述图像增强模块是采用背光图像增强技术对待检测的井盖图片进行了处理，以提升其质量；
6、图片检测与识别模块，所述图片检测与识别模块利用经过训练的优化模型来识别上传图片中的井盖，并输出识别结果的类别；
7、视频上传模块，所述视频上传模块是将待检测的含有井盖的视频也必须通过相关功能模块进行上传；只有成功上传后，相应的检测模块才能有效地对待检测的视频进行操作；
8、视频检测与识别模块，所述视频检测与识别模块是利用经过训练的最优解模型来识别上传视频中每帧画面中的井盖，并输出相应的识别结果类别；
9、摄像头监测模块，所述摄像头监测模块是支持连接到计算机自带摄像头或外接可移动摄像头，以进行实时的井盖检测和识别操作；
10、停止检测模块，所述操作按钮，可立即停止检测，操作选择性强。这样，在视频检测或摄像头监测过程中，用户可以随时终止当前任务并进行其他操作；
11、展示识别结果模块，所述展示识别结果模块是经过利用训练良好的最优解模型对含有井盖的图片或视频进行识别后，系统会显示出每帧画面或摄像头拍摄画面中井盖的类别及其识别的可信度。
12、作为上述技术方案的进一步描述：
13、所述最优解模型是将已有数据集通过爬虫、人工清洗、数据预处理、初始数据集、数据增强、数据标注得到最终数据，所述在将得到的最终数据通过目标检测模型进行训练得到最佳模型。
14、作为上述技术方案的进一步描述：
15、所述爬虫是为了增加模型对图像特征的识别能力，会使用网络爬虫技术来获取更多的训练样本图片，从而扩充训练集的规模，所述通过网络爬虫获得的原始图像中可能包含很多不符合标准的图像，会对这些图像进行筛选和删除，以确保数据集的准确性；在筛选过程中，会删除有争议或不符合要求的图片，从而形成一个经过精心挑选的新样本数据集。
16、作为上述技术方案的进一步描述：
17、所述数据增强中包括旋转、翻转、亮度、对比度变换、高斯噪声、锐度、mixup技术、mosaic数据增强。
18、作为上述技术方案的进一步描述：
19、所述旋转即对图像进行顺时针或者逆时针旋转操作、从左至右为原图和逆时针翻转九十度的图像；所述翻转即将图像进行水平翻转或垂直翻转、从左至右依次为原图、水平翻转、垂直翻转图像；所述亮度亮度数据增强是一种图像数据集增强技术，它通过改变图像的光照条件来增加数据的多样性，这种技术的主要目的是提升模型的鲁棒性，使其能够更好地处理在不同光照条件下的图像，并且增强模型对不同环境下的适应能力，从左至右依次为原图、亮度降低、亮度增强；所述对比度更换对原始图像进行直方图均衡化是一种技术，通过重新分配每个像素的灰度值，扩大图像的亮度范围，从而增加样本数量以供模型训练使用，所述mixup的概念相对简单：它将两张图像按一定比例混合在一起，同时确保两幅图像上的真实边界框保持在混合后的图像上；所述mosaic数据增强这个过程将四张图片随机地缩放、裁剪和排列在一起，形成一张新的图像，首先，每张图像按比例缩放，以确保宽度和高度中较大的值达到预设的尺寸，接着，根据这个拼接中心点，逐个将图像拼接到mosaic图像上，删除超出边界的部分，同时，调整每个图像的边界框标签，确保它们与新图像匹配。最终，将这些调整后的边界框标签合并成一张新的标签图。
20、作为上述技术方案的进一步描述：
21、所述目标检测模型为yolov8模型，且在现有的yolov8算法中引入了注意力机制与可变性卷积。
22、综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
23、1、本发明中，添加注意力mhsa机制层：让模型同时关注不同位置信息，提高对输入数据的理解与表征能力。
24、2、本发明中，可变形卷积代替原来卷积：用可变形卷积v2替换yolo_v8中的卷积层，增强对不规则形状物体的拟合能力，减少特征提取遗漏，使目标信息更完备。
25、3、本发明中，过采样解决数据不平衡：集中在决策边界附近对关键样本进行过采样，以解决类别不平衡问题，提高模型性能和分类效果。
26、4、本发明中，数据增强：数据增强技术通过旋转、镜像对称等方式扩充训练数据，提高模型鲁棒性和泛化能力，综合运用可提升系统准确性和可靠性。
1.一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：包括图像上传模块、图像增强模块、图片检测与识别模块、视频上传模块、视频检测与识别模块、摄像头监测模块、停止检测模块以及展示识别结果模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：所述最优解模型是将已有数据集通过爬虫、人工清洗、数据预处理、初始数据集、数据增强、数据标注得到最终数据，所述在将得到的最终数据通过目标检测模型进行训练得到最佳模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：所述爬虫是为了增加模型对图像特征的识别能力，会使用网络爬虫技术来获取更多的训练样本图片，从而扩充训练集的规模，所述通过网络爬虫获得的原始图像中可能包含很多不符合标准的图像，会对这些图像进行筛选和删除，以确保数据集的准确性；在筛选过程中，会删除有争议或不符合要求的图片，从而形成一个经过精心挑选的新样本数据集。
4.根据权利要求2所述的一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：所述数据增强中包括旋转、翻转、亮度、对比度变换、高斯噪声、锐度、mixup技术、mosaic数据增强。
5.根据权利要求4所述的一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：所述旋转即对图像进行顺时针或者逆时针旋转操作、从左至右为原图和逆时针翻转九十度的图像；所述翻转即将图像进行水平翻转或垂直翻转、从左至右依次为原图、水平翻转、垂直翻转图像；所述亮度亮度数据增强是一种图像数据集增强技术，它通过改变图像的光照条件来增加数据的多样性，这种技术的主要目的是提升模型的鲁棒性，使其能够更好地处理在不同光照条件下的图像，并且增强模型对不同环境下的适应能力，从左至右依次为原图、亮度降低、亮度增强；所述对比度更换对原始图像进行直方图均衡化是一种技术，通过重新分配每个像素的灰度值，扩大图像的亮度范围，从而增加样本数量以供模型训练使用，所述mixup的概念相对简单：它将两张图像按一定比例混合在一起，同时确保两幅图像上的真实边界框保持在混合后的图像上；所述mosaic数据增强这个过程将四张图片随机地缩放、裁剪和排列在一起，形成一张新的图像，首先，每张图像按比例缩放，以确保宽度和高度中较大的值达到预设的尺寸，接着，根据这个拼接中心点，逐个将图像拼接到mosaic图像上，删除超出边界的部分，同时，调整每个图像的边界框标签，确保它们与新图像匹配。最终，将这些调整后的边界框标签合并成一张新的标签图。
6.根据权利要求2所述的一种基于yolov8改进算法的窨井盖隐患检测系统，其特征在于：所述目标检测模型为yolov8模型，且在现有的yolov8算法中引入了注意力机制与可变性卷积。
