基于GSConv+SlimNeck的YOLOv5的消防通道占用检测系统.zip

 ## 1.研究背景与意义 消防通道的畅通对于人员的生命安全和财产安全至关重要。然而，在现实生活中，由于各种原因，消防通道常常被非法占用，导致消防车辆无法及时到达火灾现场，严重威胁了人们的生命财产安全。因此，开发一种高效准确的消防通道占用检测系统具有重要的现实意义。 目前，计算机视觉技术在目标检测领域取得了显著的进展。YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，具有快速、准确的特点。然而，传统的YOLOv5在消防通道占用检测中存在一些问题，如对小目标的检测效果不佳、容易受到背景干扰等。因此，对YOLOv5进行改进，提高其在消防通道占用检测中的性能，具有重要的研究意义。 在研究背景的基础上，本研究提出了一种基于GSConv+SlimNeck的YOLOv5的消防通道占用检测系统。该系统主要包括两个关键技术：GSConv和SlimNeck。 首先，GSConv是一种改进的卷积操作，通过引入组稀疏卷积和组稠密卷积的思想，有效提高了目标检测的性能。传统的卷积操作在处理大尺度目标时容易丢失细节信息，而GSConv能够更好地保留目标的细节信息，提高目标检测的准确性。 其次，SlimNeck是一种轻量级的特征融合模块，通过减少特征通道的数量，降低了模型的复杂度，提高了模型的运行速度。在消防通道占用检测中，由于目标通常较小，特征通道的数量过多会导致模型的冗余，影响检测的效果。SlimNeck能够有效减少特征通道的数量，提高模型的检测速度和准确性。 ## 2.图片演示    # 3.演示视频 [基于GSConv+SlimNeck的YOLOv5的消防通道占用检测系统_哔哩哔哩_bilibili](https://www.bilibili.com/video/BV1pu4y1E7r2/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=ff015de2d29cbe2a9cdbfa7064407a08) # 4.系统优点 首先，该系统能够提高目标检测的准确性。通过引入GSConv操作，能够更好地保留目标的细节信息，提高目标检测的准确性，减少误检率和漏检率。 其次，该系统具有较高的运行速度。通过引入SlimNeck模块，能够减少特征通道的数量，降低模型的复杂度，提高模型的运行速度，适用于实时的消防通道占用检测。 最后，该系统具有较好的通用性和扩展性。基于YOLOv5的架构，该系统可以应用于其他目标检测任务，如行人检测、车辆检测等，具有较好的通用性和扩展性。 综上所述，基于GSConv+SlimNeck的YOLOv5的消防通道占用检测系统具有重要的研究意义和实际应用价值。通过该系统的研发和应用，可以提高消防通道占用检测的准确性和效率，保障人们的生命财产安全。同时，该系统的研究思路和方法也可以为其他目标检测任务的研究提供借鉴和参考。 ## 5.核心代码讲解 #### 5.1 GSConv+Slim Neck.py ```python # GSConv层定义 class GSConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0): super(GSConv, self).__init__() self.main = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding) self.side = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1) def forward(self, x): return self.main(x) + self.side(x) # GSbottleneck定义 class GSbottleneck(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(GSbottleneck, self).__init__() mid_channels = out_channels // 2 self.conv1 = GSConv(in_channels, mid_channels, 1) self.conv2 = GSConv(mid_channels, out_channels, 3, padding=1) def forward(self, x): return self.conv2(self.conv1(x)) # VoV-GSCSP定义 class VoV_GSCSP(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(VoV_GSCSP, self).__init__() self.conv = GSbottleneck(in_channels, out_channels) def forward(self, x): return self.conv(x) # Slim-Neck class SlimNeck(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(SlimNeck, self).__init__() self.layer = VoV_GSCSP(in_channels, out_channels) def forward(self, x): return self.layer(x) ``` 这个程序文件是一个用于目标检测的神经网络模型。它包含了几个自定义的模块和层。 首先是GSConv层，它是一个具有主要卷积和辅助卷积的卷积层。主要卷积和辅助卷积分别对输入进行卷积操作，然后将它们的结果相加作为输出。 接下来是GSbottleneck模块，它由两个GSConv层组成。第一个GSConv层将输入通道数减半，然后经过第二个GSConv层后输出。 VoV_GSCSP模块是一个使用GSbottleneck模块的模块。 SlimNeck模块是一个使用VoV_GSCSP模块的模块。 GhostModule是一个具有主要卷积和生成特征的卷积操作的模块。主要卷积对输入进行卷积操作，然后生成特征的卷积操作对主要卷积的输出进行卷积操作，最后将它们的结果拼接在一起作为输出。 最后是YOLOv5Optimized模块，它是一个使用GhostModule和SlimNeck的模块。它定义了几个GhostModule和SlimNeck层，并使用它们进行前向传播，最后输出检测结果。 整个程序文件定义了一种优化的YOLOv5模型，用于目标检测任务。 #### 5.2 check_img.py 以下是封装为类的代码： ```python class ImageProcessor: def __init__(self, path, train_file): self.path = path self.train_file = train_file def process_images(self): result = os.listdir(self.path) num = 0 if not os.path.exists(self.train_file): os.mkdir(self.train_file) for i in result: try: image = cv2.imread(self.path + '/' + i) cv2.imwrite(self.train_file + '/' + 'Compressed' + i, image, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100]) num += 1 except: pass print('数据有效性验证完毕,有效图片数量为 %d' % num) if num == 0: print('您的图片命名有中文，建议统一为1（1）.jpg/png') ``` 这个类将文件处理逻辑封装在 `process_images` 方法中，构造函数 `__init__` 接收需要处理的图片文件夹路径和输出文件夹路径。你可以根据需要调整类的属性和方法。 该程序文件名为check_img.py，主要功能是对指定文件夹中的图片进行降噪和压缩，并将处理后的图片保存到另一个文件夹中。 程序首先导入了cv2、numpy和os模块。cv2是OpenCV库，用于图像处理；numpy是Python的数值计算库；os是Python的操作系统接口模块。 接下来定义了一个变量path，用于存放需要处理的图片文件夹的路径。然后使用os.listdir()函数获取该文件夹中的所有文件名，并将结果保存到变量result中。 定义了一个变量train_file，用于存放处理后的图片的文件夹路径。然后定义了一个变量num，用于记录有效图片的数量。 接下来使用if语句判断如果train_file文件夹不存在，则使用os.mkdir()函数创建该文件夹。 然后使用for循环遍历result中的每个文件名。在循环中，使用cv2.imread()函数读取每个文件的图像数据，并将结果保存到变量image中。 然后使用cv2.imwrite()函数将处理后的图像数据保存到train_file文件夹中，文件名为'Compressed' + i，即在原文件名前加上'Compressed'。 在try-except语句中，如果出现异常则跳过该文件的处理。 最后打印出有效