1. 引言

随着海上活动的增加，舰船检测与识别在海洋监控、港口管理、海事救援等领域变得越来越重要。传统的监控方式效率低、误报率高，而深度学习技术的发展为解决这一问题提供了新的途径。

2. 项目准备

必备环境与工具

• Python：项目开发的主要编程语言
• Anaconda：Python数据科学平台，便于环境管理和包管理
• YOLO (You Only Look Once)：目标检测模型，选择v8/v7/v6/v5版本
• OpenCV：计算机视觉库
• Flask/Django：用于搭建UI界面的Web框架

安装与配置步骤

1. 安装Python与Anaconda

   从Python官网下载安装Python：https://www.python.org/downloads/

   从Anaconda官网下载安装Anaconda：https://www.anaconda.com/products/distribution

2. 配置YOLO环境

   安装YOLO依赖：

   pip install torch torchvision torchaudio pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5 

3. 数据集准备

数据集简介

使用公开的舰船检测数据集，包含海上多种场景的舰船图像和标注。

数据集下载链接：https://www.kaggle.com/datasets

数据预处理

1. 数据增强与标注

   使用LabelImg进行图像标注：https://github.com/tzutalin/labelImg

   安装LabelImg：

   pip install labelImg 

   运行LabelImg进行图像标注：

   labelImg 

2. 数据集划分

   将数据集划分为训练集、验证集和测试集：

   import os import shutil import random  def split_dataset(source_dir, train_dir, val_dir, test_dir, train_ratio=0.7, val_ratio=0.2):     all_files = os.listdir(source_dir)     random.shuffle(all_files)     train_count = int(len(all_files) * train_ratio)     val_count = int(len(all_files) * val_ratio)      for i, file in enumerate(all_files):         if i < train_count:             shutil.move(os.path.join(source_dir, file), train_dir)         elif i < train_count + val_count:             shutil.move(os.path.join(source_dir, file), val_dir)         else:             shutil.move(os.path.join(source_dir, file), test_dir)  split_dataset('data/source', 'data/train', 'data/val', 'data/test') 

4. 模型训练

YOLO模型简介

YOLO (You Only Look Once) 是一种快速准确的目标检测模型。YOLOv8/v7/v6/v5 是不同版本的YOLO模型，性能和速度有所不同。

配置与训练

1. 配置文件的修改

   修改YOLO配置文件：

   # example.yaml train: data/train val: data/val nc: 1  # number of classes (ship) names: ['ship'] 

2. 超参数调整

   在配置文件中调整超参数，如batch size、learning rate等。

3. 训练模型的步骤

   使用以下命令训练模型：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data example.yaml --cfg yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt 

训练过程中的常见问题与解决

• 内存不足：减少batch size
• 训练速度慢：使用GPU加速，确保CUDA正确安装

5. 模型评估与优化

模型评估指标

• 准确率 (Accuracy)
• 召回率 (Recall)
• F1分数 (F1 Score)

from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, f1_score  y_true = [...]  # true labels y_pred = [...]  # predicted labels  accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred) recall = recall_score(y_true, y_pred, average='macro') f1 = f1_score(y_true, y_pred, average='macro')  print(f"Accuracy: {accuracy}, Recall: {recall}, F1 Score: {f1}") 

模型优化策略

• 数据增强：使用更多的数据增强技术，如旋转、缩放、裁剪等
• 超参数调优：通过网格搜索或贝叶斯优化找到最佳超参数
• 使用迁移学习：使用预训练模型进行微调

6. 模型部署

Flask/Django搭建UI界面

1. 项目结构介绍

   ship_detection/ ├── app.py ├── templates/ │   ├── index.html │   └── result.html ├── static/ │   └── styles.css └── models/     └── yolov5s.pt 

2. 创建基础的网页模板

   • index.html

                           { url_for('static', filename='styles.css') }}">       
     Ship Detection
          
                       Upload     
        

   • result.html

                           { url_for('static', filename='styles.css') }}">       
     Detection Result
          { url_for('static', filename='uploads/' + filename) }}" alt="Uploaded Image">     
     {{ result }}
        

后端集成

1. 接口设计与实现

   • app.py

     from flask import Flask, request, render_template, url_for import os from werkzeug.utils import secure_filename import torch from PIL import Image  app = Flask(__name__) app.config['UPLOAD_FOLDER'] = 'static/uploads/'  model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='models/yolov5s.pt')  @app.route('/') def index():     return render_template('index.html')  @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict():     if 'file' not in request.files:         return 'No file part'     file = request.files['file']     if file.filename == '':         return 'No selected file'     if file:         filename = secure_filename(file.filename)         filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], filename)         file.save(filepath)         img = Image.open(filepath)         results = model(img)         results.save(save_dir=app.config['UPLOAD_FOLDER'])         return render_template('result.html', filename=filename, result=results.pandas().xyxy[0].to_json(orient="records"))  if __name__ == '__main__':     app.run(debug=True) 

部署模型到服务器

1. 使用Gunicorn或其他部署工具

   pip install gunicorn gunicorn -w 4 app:app 

2. 部署到云服务器

   以AWS为例，创建EC2实例，配置安全组，上传项目文件，并使用Gunicorn运行应用。

7. 系统测试与演示

本地测试

1. 测试用例设计

   设计多种海上场景测试系统的准确性。

2. 测试结果分析

   记录测试结果，分析模型的准确性和误差。

在线演示

1. 系统演示视频

   使用录屏软件录制系统的操作流程。

2. 在线测试链接

   部署到云服务器后，提供在线测试链接供用户体验。

未来工作展望

1. 系统优化方向

   进一步优化模型，提高检测准确性，减少误报和漏报。

2. 更多应用场景探讨

   将该技术应用于更多的船舶监控和管理场景，如海上救援、港口管理等。

声明

声明：本文只是简单的项目思路，如有部署的想法，想要（UI界面+YOLOv8/v7/v6/v5代码+训练数据集+视频教学）的可以联系作者.