摘要：本文介绍了一种基于深度学习的遥感目标检测系统系统的代码，采用最先进的YOLOv8算法并对比YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等算法的结果，能够准确识别图像、视频、实时视频流以及批量文件中的遥感目标。文章详细解释了YOLOv8算法的原理，并提供了相应的Python实现代码、训练数据集，以及基于PySide6的用户界面（UI）。该系统实现了对图像中遥感目标的准确识别和分类，并包含了基于SQLite的登录注册管理、一键更换YOLOv5/v6/v7/v8模型以及界面自定义修改等功能。本文旨在为相关领域的研究人员和新入门的朋友提供一个参考，完整代码资源文件以及数据集可以在文末的下载链接中获取。本文结构如下：

➷点击跳转至文末所有涉及的完整代码文件下载页☇

---

前言

        在现代科技快速发展的背景下，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段。遥感目标检测，作为遥感技术中的核心应用之一，指的是利用各种遥感数据，通过图像处理和模式识别技术，实现对地表特定目标的自动识别和定位。这一技术的研究和发展，对于环境监测、灾害评估、城市规划、军事侦察等领域具有重大意义。随着人工智能技术的进步，特别是深度学习在图像处理领域的应用，遥感目标检测的准确性和效率得到了显著提升。

        与此同时，遥感数据的多样化和大规模获取，也为遥感目标检测提供了更为丰富的数据来源。伴随着卫星分辨率的提高和遥感技术的进步，从高分辨率遥感图像中提取目标信息已成为研究的热点。此外，针对特定遥感应用场景，新的数据集不断被开发和更新，这为算法的训练和验证提供了强有力的支持。例如，最新的遥感数据集不仅包含更高分辨率的图像，还提供更加丰富的地物类别和更为精细的标注，这对提升目标检测算法的泛化能力和实用性至关重要。
        在遥感目标检测的领域，众多算法的发展和应用推动了这一领域的进步。其中，YOLO系列（尤其是YOLOv8/v7/v6/v5）的算法因其在速度和准确性方面的优势而备受关注。YOLO算法的核心在于其单次前向传播过程，这使得它在实时目标检测任务中表现出色。随着版本的更新，YOLO¹算法在网络架构、损失函数和训练过程等方面进行了优化，显著提高了在复杂遥感图像中的目标检测精度和效率。
        Vision Transformer（ViT）²作为一种新兴的深度学习模型，通过引入自然语言处理领域的Transformer架构，为图像识别任务带来了新的思路。ViT通过将图像分割成序列化的小块并利用自注意力机制处理这些块，展现了处理大规模图像数据的潜力。在遥感目标检测中，ViT可以有效处理图像的全局特征，对于提高大范围遥感数据的分析精度具有重要意义。
        注意力机制，特别是自注意力，已成为深度学习模型的关键组成部分。在目标检测任务中，注意力机制可以帮助模型更加聚焦于图像中的关键区域，从而提高检测的准确性。结合卷积神经网络，注意力机制可以更有效地提取和处理图像特征，尤其适用于处理遥感图像中的细节和复杂模式。
        MMDetection是一个开源的目标检测工具箱，提供了丰富的目标检测和实例分割算法。它不仅支持多种经典和最新的检测框架，还能够灵活地应用于不同的任务和数据集。在遥感目标检测中，MMDetection提供了一种高效和灵活的方式来实验和比较不同的检测算法，促进了研究和应用的发展。
       这些算法和工具的发展不仅展示了遥感目标检测技术的进步，也为相关领域提供了新的研究思路和解决方案。它们在遥感图像的处理和分析中展现了出色的性能，特别是在处理大规模数据集、提高检测精度和速度方面取得了显著成果。未来，随着这些技术的不断发展和完善，我们可以期待它们在遥感目标检测领域发挥更大的作用。
        本博客所做的工作是基于YOLOv8算法构建一个遥感目标检测系统，呈现系统界面的效果，深入讲解其算法原理，提供代码实现，并分享系统的开发过程。希望本博客的分享能给予读者一定的启示，推动更多的相关研究。本文的主要贡献如下：

1. 采用最先进的YOLOv8算法进行遥感目标检测，相比传统的深度学习模型如CNN和ResNet，YOLOv8展现出更高的效率和精准度。本文详细介绍了YOLOv8算法在遥感目标检测中的应用，并通过对比YOLOv7³、YOLOv6⁴、YOLOv5⁵等算法的结果，展示了YOLOv8的优势。这为遥感目标检测的研究者和从业者提供了新的研究思路和实践手段。
2. 利用PySide6实现遥感目标检测系统：本文介绍了如何使用Python的PySide6库开发一个直观且便捷的遥感目标检测系统。该系统不仅提升了用户体验，还促进了YOLOv8算法在实际应用中的普及。
3. 包含登录管理功能：为增强系统安全性并为未来添加个性化功能创造条件，本文设计了一个具有登录管理功能的遥感目标检测系统。
4. 对YOLOv8模型的深入研究：本文不仅应用了YOLOv8算法，还对其性能进行了全面的分析。包括评估模型的精准度、召回率等关键指标，以及在不同环境和条件下的表现分析。这为进一步优化和改进YOLOv8算法提供了坚实的基础。
5. 提供完整的数据集和代码资源包：为了帮助读者更好地理解和应用YOLOv8/v7/v6/v5算法，本文提供了完整的数据集和代码资源包。这些资源涵盖了训练和测试所需的详细数据集以及实现遥感目标检测系统的完整代码。读者可以通过这些资源直接复现实验结果，并在此基础上进行进一步的研究和开发。

---

1.数据集介绍

        在我们的研究中，一个精心准备和详细标注的数据集对于构建和测试遥感目标检测系统至关重要。本研究所使用的数据集包含9033张高分辨率遥感图像，这些图像被分为三个部分：训练集包含8292张图像，用于训练目标检测模型；验证集609张，用于模型的参数调整和验证；测试集132张，用于评估模型的最终性能。此外，图像通过特定的预处理和增强策略进一步优化了模型的学习效率和准确性，包括50%的概率进行水平翻转以及等概率的90度旋转处理（包括顺时针、逆时针旋转）。这些增强措施有效地增加了数据的多样性，有助于模型学习到更为泛化的特征表示。
        数据集中的每个实例都被精确地标注为“飞机”类别（中文名：“飞机”），标注的一致性和准确性对于训练高效的目标检测模型至关重要。本文的数据集强调了单一目标的深入分析，这样的专注使得模型能够在特定任务上达到更高的性能。

        数据集的分布分析揭示了其内在特性和潜在的模式。从数据集分布图中，我们可以观察到“飞机”目标大多集中在图像的中心区域，这一特性可能反映了遥感图像拍摄时的焦点倾向。同时，目标大小分布的分析显示了飞机在图像中呈现出较小的尺寸，并且其宽度和高度比例呈现一定的一致性。这些分析结果对于设计预处理流程和模型结构有着重要的指导意义。例如，知道目标主要集中在图像中心，我们可能会采用一种针对中心区域的特别注意力机制；而对于小尺寸目标的检测，则可能需要优化模型以更好地捕捉细节特征。

        此外，数据集的这种分布特性也暗示了在实际应用中的一些潜在挑战，比如如何确保模型能够准确检测到图像边缘或较小尺寸的目标。因此，在模型的设计和训练策略上，需要特别注意到这些方面，以确保模型的鲁棒性和准确性。博主使用的类别代码如下：

Chinese_name = {'plane': "飞机"}

        总的来说，本研究提供的数据集不仅仅是一系列遥感图像的集合，它通过详细的标注、合理的预处理以及深入的数据特性分析，成为了支撑高精度遥感目标检测系统研究的基石。这一数据集的设计和准备不仅对本研究有着重要的支撑作用，同时也为未来在此领域内的研究提供了丰富的资源和有益的启示。

2. 系统界面效果

        系统以PySide6作为GUI库，提供了一套直观且友好的用户界面。下面，我将详细介绍各个主要界面的功能和设计。

（1）系统提供了基于SQLite的注册登录管理功能。用户在首次使用时需要通过注册界面进行注册，输入用户名和密码后，系统会将这些信息存储在SQLite数据库中。注册成功后，用户可以通过登录界面输入用户名和密码进行登录。这个设计可以确保系统的安全性，也为后续添加更多个性化功能提供了可能性。

（2）在主界面上，系统提供了支持图片、视频、实时摄像头和批量文件输入的功能。用户可以通过点击相应的按钮，选择要进行遥感目标检测的图片或视频，或者启动摄像头进行实时检测。在进行遥感目标检测时，系统会实时显示检测结果，并将检测记录存储在数据库中。

（3）此外，系统还提供了一键更换YOLOv8/v5模型的功能。用户可以通过点击界面上的"更换模型"按钮，选择不同的YOLOv8模型进行检测。与此同时，系统附带的数据集也可以用于重新训练模型，以满足用户在不同场景下的检测需求。

（4）为了提供更个性化的使用体验，这里系统支持界面修改，用户可以自定义图标、文字等界面元素。例如，用户可以根据自己的喜好，选择不同风格的图标，也可以修改界面的文字描述。

---

3. YOLOv8算法原理

        Ultralytics公司于2023年初发布YOLOv8模型，相较于2020年发布的YOLOv5模型，YOLOv8模型将C3模块（CSP Bottleneck with 3 convolutions）改进成C2f模块（CSP Bottleneck with 2 convolutions）。图中CBS（Convolutions Bn SiLU）模块由基础卷积(Conv)、批量归一化(BN)和激活函数(SiLU)组成。C2f模块采用了多分支流设计，为模型提供了更丰富的梯度信息，强化了模型的特征提取能力，提高网络的学习效率。

        YOLOv8（You Only Look Once version 8）是目标检测技术的最新突破，它在继承YOLOv5的基础上实现了多项创新，为目标检测、图像分类和实例分割任务提供了一个高效的框架。YOLOv8由Ultralytics开发，不仅在算法层面进行了创新，也在开发者体验方面进行了优化，包括更加直观的接口设计和改进的训练过程，使得它易于使用和定制。

        首先，YOLOv8在网络架构上做出了显著的改进。它采用了更先进的EfficientNet、ResNet和CSPDarknet等作为其骨干网络，这些网络已被证明在多种任务中表现出色。特别是EfficientNet的引入，大大提高了模型在各种大小的图像处理中的效率和准确性，而CSPDarknet的使用则进一步提升了特征提取和处理的能力。这些骨干网络的融合使得YOLOv8在处理复杂遥感数据时更加高效和准确。
        YOLOv8还采用了先进的目标定位机制，使得模型能够更精准地定位和识别目标。传统的YOLO模型通过预测边界框的中心点、宽度、高度以及目标类别概率来定位目标。而在YOLOv8中，这一过程被进一步优化。此外，YOLOv8在模型的训练过程中也引入了新的技术，例如自动调整锚框大小和形状，以适应不同尺寸的目标。这意味着模型能够更好地适应目标的多样性，从而提高检测的准确性。YOLOv8模型的训练过程还包括了一系列的数据增强技术，如随机裁剪、颜色调整、模糊等，进一步提高了模型对不同环境和条件的适应性。

        总而言之，YOLOv8的设计宗旨是提高模型的性能，同时降低其对复杂配置的依赖。这些原理上的创新使得YOLOv8不仅是目标检测任务中的一个强大工具，也为未来的发展和优化奠定了坚实的基础。通过这些创新，YOLOv8为我们提供了一个在遥感图像中准确快速检测目标的有力解决方案。

---

4. 代码简介

        在本节中，我们将详细介绍如何使用YOLOv8进行遥感目标检测的代码实现。代码主要分为两部分：模型预测和模型训练。

4.1 模型预测

        在模型预测部分，首先导入了OpenCV库和YOLO模型。OpenCV库是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，包含了众多的视觉处理函数，使用它来读取和处理图像。YOLO模型则是要用到的目标检测模型。

import cv2  
from ultralytics import YOLO  

        接着，加载自行训练好的YOLO模型。这个模型是在大量的图像上预训练得到的，可以直接用于目标检测任务。

model.load_model(abs_path("weights/remote-yolov8n.pt", path_type="current")) 

        然后，使用OpenCV读取了一个图像文件，这个图像文件作为要进行目标检测的图像输入。

img_path = abs_path("test_media/test.png")
image = cv_imread(img_path) 

        在读取了图像文件之后，就可以使用加载的模型对图像进行预测了。下图为预测结果。

pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)

4.2 模型训练

        这里我们开始训练和测试自己的数据集，在cmd终端或pycharm中运行run_train_model.py进行训练，以下是训练过程中的结果截图。YOLOv8的损失函数是其性能的关键部分，它指导模型学习如何准确地检测和分类对象。

        以下表格详细介绍了YOLOv8模型训练中使用的一些重要超参数及其设置：

超参数	设置	说明
学习率（lr0）	0.01	决定了模型权重调整的步长大小，在训练初期有助于快速收敛。
学习率衰减（lrf）	0.01	控制训练过程中学习率的降低速度，有助于模型在训练后期细致调整。
动量（momentum）	0.937	加速模型在正确方向上的学习，并减少震荡，加快收敛速度。
权重衰减（weight_decay）	0.0005	防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度。
热身训练周期（warmup_epochs）	3.0	初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。
批量大小（batch）	16	每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。
输入图像大小（imgsz）	640	模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

        在模型训练部分，首先导入YOLO模型，并加载了预训练的YOLOv8模型。

from ultralytics import YOLO  
model = YOLO('./weights/yolov8s.pt', task='detect')  

        接着开始训练模型。其中指定了训练数据的配置文件路径，使用GPU进行训练，使用2个工作进程加载数据，输入图像的大小为640x640，训练100个epoch，每个批次的大小为8。

results2 = model.train(  
        data=data_path,
        device='0', 
        workers=workers, 
        imgsz=640,  
        epochs=120,  
        batch=batch,  
        name='train_v8_' + data_name  
    )

        从下图中，我们可以看到YOLOv8模型在训练过程中的损失和性能指标的变化趋势。图像中显示了训练和验证阶段的边界框损失、分类损失、目标损失以及几个关键的性能指标，包括精度、召回率、mAP50和mAP50-95。首先观察损失函数的变化，我们可以看到训练阶段的边界框损失（train/box_loss）、分类损失（train/cls_loss）、和目标损失（train/obj_loss）随着训练周期的增加而稳定下降。这表明模型在训练过程中逐渐学习到了更准确地预测边界框的位置、大小和类别。类似的趋势也出现在验证阶段的损失中，这意味着模型在未见过的数据上同样表现良好，具有良好的泛化能力。损失函数的平滑线显示出经过一定的优化后，损失值的波动减小，这通常意味着模型在学习过程中更加稳定。

        接着，性能指标的分析展示了模型的准确性和召回率在训练过程中都保持在高水平，并且随着训练的进行，两者都有所提高。精度（precision）反映了模型预测为正的样本中实际为正的比例，而召回率（recall）则是模型正确预测的正样本与实际正样本总数的比例。高精度和召回率表明模型能够准确地识别出目标，并且错过的目标数量较少。

        mAP（Mean Average Precision）是评估目标检测模型性能的标准指标。mAP50和mAP50-95反映了模型在不同IoU（Intersection over Union）阈值下的表现。mAP50只考虑IoU至少为50%的预测，而mAP50-95考虑的是IoU从50%到95%的平均值。在此图中，我们可以看到mAP50和mAP50-95随着训练周期的增加而稳步提升，这指示了模型在检测各种大小和形状的目标上都取得了进步。

        下图为博主训练遥感目标检测的F1曲线图。F1分数也是一个关键指标，它综合考虑了模型的精确度和召回率，为我们提供了一个衡量模型性能的单一指标。根据提供的F1-置信度曲线图，我们可以看到随着置信度阈值的增加，F1分数先是迅速上升至一个高峰，然后逐渐下降。在曲线中，F1分数达到最高点的置信度阈值大约在0.423，此时F1分数为0.97。这个最高点意味着在该阈值下，模型对于检测飞机的准确度和召回率之间达到了最佳平衡。一个F1分数达到0.97表示模型具有非常高的性能，因为这接近了完美的分数1.0。

         从曲线的形状我们可以看出，随着置信度阈值增加，模型开始更加保守，只有在更高的置信度时才标记出检测结果。这种保守性增加了精确度（因为更少的负样本被错误地标记为正样本），但同时可能会降低召回率（因为一些真正的正样本没有被检测到）。这就解释了为什么曲线在达到顶点后开始下降，因为随着置信度的增加，错过的正样本数量开始超过准确识别的样本数量。另一方面，当置信度阈值较低时，模型会更加激进地标记出可能的检测结果，这提高了召回率但可能会牺牲精确度。这个激进的方法在图中表现为F1分数在较低置信度阈值时上升。

         在实际应用中，选择最佳的置信度阈值需要根据具体情况和需求进行平衡。如果对精确度的要求很高，比如在需要最小化误报的场景中，可能会选择一个更高的置信度阈值。而在需要最大化发现所有正样本的情况下，则可能会选择一个较低的置信度阈值。总体来说，这个F1分数图展示了模型在整个置信度阈值范围内的性能，从而为操作者提供了一个强大的工具来根据具体需求调整模型。一个F1分数在大多数阈值范围内保持在0.97这一极高水平，显示了YOLOv8模型在飞机目标检测任务上的出色性能。

4.3 YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8对比

（1）实验设计：

        本实验旨在评估和比较YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8几种模型在遥感目标目标检测任务上的性能。为了实现这一目标，博主分别使用使用相同的数据集训练和测试了这四个模型，从而可以进行直接的性能比较。该数据集包含遥感目标的图像。本文将比较分析四种模型，旨在揭示每种模型的优缺点，探讨它们在工业环境中实际应用的场景选择。

模型	图像大小 (像素)	mAPval 50-95	CPU ONNX 速度 (毫秒)	A100 TensorRT 速度 (毫秒)	参数数量 (百万)	FLOPs (十亿)
YOLOv5nu	640	34.3	73.6	1.06	2.6	7.7
YOLOv8n	640	37.3	80.4	0.99	3.2	8.7
YOLOv6N	640	37.5	-	-	4.7	11.4
YOLOv7-tiny	640	37.4	-	-	6.01	13.1

（2）度量指标：

• F1-Score：F1-Score是精确率（Precision）和召回率（Recall）的调和平均值。精确率是指模型正确识别的正例与所有识别为正例的案例之比，而召回率是指模型正确识别的正例与所有实际正例之比。F1-Score对于不平衡的数据集或者需要同时考虑精确率和召回率的任务特别重要。
• mAP（Mean Average Precision）：mAP是衡量模型在多个类别上平均检测准确度的指标。它计算了模型在所有类别上的平均精度，是目标检测领域中常用的性能度量。

名称	YOLOv5nu	YOLOv6n	YOLOv7-tiny	YOLOv8n
mAP	0.986	0.980	0.989	0.986
F1-Score	0.97	0.96	0.98	0.97

（3）实验结果分析：

        在目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其速度和准确性广受欢迎。我们进行了一项系统的比较研究，目的是在相同的遥感目标检测数据集上，评估YOLOv5nu、YOLOv6n、YOLOv7-tiny和YOLOv8n这四种算法的性能。通过这些实验，我们旨在揭示各版本的YOLO算法在处理相似任务时的相对优势和局限性。

        实验结果显示，YOLOv7-tiny在mAP指标上以0.989的得分领先，表明其在平均准确度上稍胜一筹。这可能归因于YOLOv7-tiny在架构上的特定优化，例如更有效的特征提取和目标定位机制，使其在检测准确性方面更加出色。此外，它的“tiny”版本可能已经针对更快的推理速度和较小的模型尺寸进行了优化，而这些特性在遥感图像分析中尤其宝贵，因为它们通常涉及大量的数据。

       另一方面，YOLOv5nu、YOLOv6n和YOLOv8n的mAP分数略低，但它们的F1-Score均达到了0.97，这表明尽管这些模型的平均准确度可能略低，但它们在实际应用中的综合性能仍然非常高。这些模型可能在处理边缘情况或者难以检测的目标上存在一些局限性，这些情况可能导致mAP得分略有下降。
       值得注意的是，YOLOv6n在mAP上得分为0.980，这是四个模型中最低的，可能是因为YOLOv6n在处理这个特定数据集上的某些特定特征时遇到了困难。每个版本的YOLO算法都有其独特的架构和优化点，YOLOv6n的这一结果可能表明它在特征提取或者是类别不平衡方面相比其他模型稍显不足。
       在实际应用中，选择哪个模型不仅要基于性能指标，还要考虑模型的复杂性、推理速度和资源消耗。例如，如果推理时间是关键因素，那么即使mAP稍低，YOLOv5nu或YOLOv6n可能会是更好的选择。反之，如果模型的准确性是最重要的考量，那么YOLOv7-tiny可能是首选。

4.4 代码实现

        在这篇博客中，我们将深入探讨一个使用Python和多个库（包括OpenCV, QtFusion, PySide6）创建的实时物体检测应用程序。这个程序结合了图像处理、机器学习（使用YOLOv8模型），以及图形用户界面（GUI）的创建，展示了如何将这些强大的技术融合在一起，构建一个实用且直观的应用。

        在实时遥感目标检测系统中，结合YOLOv8模型和一系列开源库，如OpenCV、QtFusion和PySide6等，来实现主窗口的展示、摄像头帧的处理以及遥感目标的检测和标注等功能。

（1）导入必要的模块和配置
        首先，我们从导入必要的模块开始。这包括sys模块，用于与Python解释器交互；time模块，用于记录操作所需的时间；cv2，即OpenCV库，它是处理图像和视频的核心；以及QtFusion和PySide6，这些是用于创建GUI的库。

import random  # 用于生成随机颜色
import sys  # 用于访问Python解释器相关的功能
import time  # 用于记录操作所需的时间
from QtFusion.config import QF_Config
import cv2  # OpenCV库，用于图像处理
from QtFusion.widgets import QMainWindow  # 用于创建GUI窗口
from QtFusion.utils import cv_imread, drawRectBox  # 辅助函数，用于图像读取和绘制
from PySide6 import QtWidgets, QtCore  # 构建图形用户界面
from QtFusion.path import abs_path
from YOLOv8Model import YOLOv8Detector  # YOLOv8模型，用于目标检测
QF_Config.set_verbose(False)

        这一部分主要负责导入各种模块。random用于随机颜色生成，sys和time分别用于系统操作和时间处理。cv2是图像处理的核心，而QtFusion和PySide6则用于构建用户界面。YOLOv8Detector是进行目标检测的关键类。

（2）定义类别和模型
        在这里，cls_name定义了要识别的遥感目标类型。colors为每种类型生成随机颜色，用于检测结果的可视化。model是我们的YOLOv8检测器，用于加载并运行目标检测模型。

cls_name = ["飞机"]  # 定义类名列表
model = YOLOv8Detector()  # 创建YOLOv8Detector对象
model.load_model(abs_path("weights/remote-yolov8n.pt", path_type="current"))  # 加载预训练的YOLOv8模型
colors = get_cls_color(model.names)  # 获取类别颜色

（3）创建主窗口
        接下来，我们定义了MainWindow类，它继承自QMainWindow。这个类负责创建和管理应用程序的主窗口。我们在构造函数中设置窗口的大小，并创建一个QLabel来显示图像。此外，还定义了keyPressEvent方法，允许用户通过按下“Q”键来关闭窗口。

class MainWindow(QMainWindow):  # 自定义主窗口类
    def __init__(self):  # 构造函数
        super().__init__()  # 调用父类构造函数
        self.resize(850, 500)  # 设置窗口大小
        self.label = QtWidgets.QLabel(self)  # 创建标签用于显示图像
        self.label.setGeometry(0, 0, 850, 500)  # 设置标签位置和大小

    def keyPressEvent(self, event):  # 键盘事件处理
        if event.key() == QtCore.Qt.Key.Key_Q:  # 按下Q键时
            self.close()  # 关闭窗口

（4）主程序流程

        frame_process函数是程序的核心部分，它处理每一帧图像。在这个函数中，我们首先调整图像大小以适应窗口，然后使用YOLOv8模型对图像进行预测。这里的关键是使用模型的predict方法，并计算出预测所需的时间。我们还对预测结果进行后处理，并在图像上绘制检测到的对象及其信息。

def frame_process(image):
    image = cv2.resize(image, (850, 500))
    pre_img = model.preprocess(image)
    t1 = time.time()
    pred, superimposed_img = model.predict(pre_img)
    t2 = time.time()
    use_time = t2 - t1
    print("推理时间: %.2f" % use_time)
    det = pred[0]
    if det is not None and len(det):
        det_info = model.postprocess(pred)
        for info in det_info:
            name, bbox, conf, cls_id = info['class_name'], info['bbox'], info['score'], info['class_id']
            label = '%s %.0f%%' % (name, conf * 100)
            image = drawRectBox(image, bbox, alpha=0.2, addText=label, color=colors[cls_id])
    window.dispImage(window.label, image)

        最后，我们初始化YOLOv8模型，设置颜色，创建应用程序和主窗口实例，并开始处理视频流。这里，MediaHandler类用于处理实时视频流，我们将其与frame_process函数连接，以便每当有新的帧准备好时，就会自动调用此函数。

model = YOLOv8Detector()
model.load_model(abs_path("weights/remote-yolov8n.pt", path_type="current"))
colors = get_cls_color(model.names)

app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
window = MainWindow()

videoHandler = MediaHandler(fps=30)
videoHandler.frameReady.connect(frame_process)
videoHandler.setDevice(device=0)
videoHandler.startMedia()

window.show()
sys.exit(app.exec())

        这就是实现实时遥感目标检测系统的完整代码，整个过程包括了数据预处理、YOLOv8模型预测、结果后处理和可视化等步骤，结构清晰，逻辑简洁。通过这样的方式，可以实现对摄像头捕获的画面进行实时的遥感目标检测和标注。通过这个程序，我们展示了如何将深度学习模型与图形用户界面结合，创建一个能够实时检测和显示物体的应用。这不仅是对技术的展示，也为那些希望在自己的项目中实现类似功能的开发者提供了一个实用的参考。

---

5. 遥感目标检测系统实现

        在实现一款实时遥感目标检测与识别系统时，采用面向对象的设计思路，依赖Python语言和多种开源库如Pyside6、QtFusion、Pytorch等。其中，重要的MainWindow类是系统的主体，负责提供用户界面来控制输入源、进行遥感目标检测与识别，并展示检测结果。以下将详细介绍其设计思路、架构设计以及整个流程。

5.1 系统设计思路

        在我们的系统设计中，我们着重构建了一个交互式遥感目标检测与识别系统，旨在提供用户友好的界面和高效的处理能力。这个系统的核心在于将复杂的图像处理和机器学习技术融入一个直观易用的图形用户界面（GUI）。为了实现这一目标，我们采用了一个分层的架构设计，将界面、媒体处理和模型集成在一起，同时确保了系统的模块化和高度可维护性。

（1）架构设计
        在MainWindow类的架构设计中，采用了处理层、界面层、控制层的设计模式。这个系统的设计充分考虑了用户体验和系统性能，通过合理的架构设计和技术选型，实现了一个高效且易于使用的遥感目标检测与识别系统。

• 处理层（Processing Layer）：这一层的核心是YOLOv8Detector类，它封装了预训练的深度学习模型及其相关方法。这个类负责执行实时图像的物体检测和识别任务。通过高效的图像处理和深度学习算法，它能够快速准确地识别出视频流中的多个目标。这一层的设计关键在于优化模型的性能和准确性，确保在实时处理中保持高效率。
• 界面层（UI Layer）：由Ui_MainWindow类生成的用户界面构成了这一层。这个界面包括了各种用户交互元素，如显示视频流的画面、展示检测结果的标签、以及其他控制元素。界面的设计注重用户体验，确保用户可以直观地理解系统的反馈并与之交互。此外，界面的布局和元素设计也考虑了美观和实用性，以提升整体的用户满意度。
• 控制层（Control Layer）：MainWindow类在这一层中扮演着核心角色。它不仅响应用户的操作，还控制着媒体处理器和模型的行为。通过定义槽函数和其他方法，这一层实现了用户操作与系统响应之间的桥梁。例如，当用户通过界面发出指令时，控制层会相应地调整媒体处理流程或者模型的参数。这一层的设计重点在于确保系统的响应性和稳定性，同时也处理错误和异常情况，保证系统的鲁棒性。

        总的来说，我们的系统设计采用了分层的方法，每一层都有其独特的职责和功能。通过这种方式，我们不仅提高了系统的可维护性和可扩展性，还确保了用户可以通过一个简洁友好的界面，享受到强大的遥感目标检测与识别功能。这种设计思路使得系统既能满足专业级的性能需求，又能提供普通用户友好的操作体验。

（2）系统流程

        以下是遥感目标检测系统的工作流程详细介绍，这里博主绘制了一张系统逻辑的流程图供大家参考：

1. 当用户启动应用程序时，系统首先创建MainWindow类的实例。这个实例是整个应用的核心，负责初始化用户界面和相关的配置参数。在这个阶段，系统会加载必要的模型和资源，为用户提供一个操作的起点。

2. 应用程序提供了一个直观的界面，用户可以通过这个界面选择他们的输入源。这些输入源可以是实时摄像头捕捉的图像、视频文件或静态图片。这一步骤是交互的关键，因为它决定了后续处理的数据类型和来源。

3. 一旦用户选择了输入源，系统就会调用相关的媒体处理器和方法来处理这些输入数据。这可能包括配置摄像头参数、读取视频文件或加载图像文件。这一步骤确保了数据能够被正确地获取和格式化，以便于后续处理。

4. 当媒体输入源准备就绪后，系统进入一个连续帧处理的循环。这个循环包括以下几个关键步骤：

   • 预处理阶段：系统对每一帧图像执行预处理操作，这可能包括图像的缩放、色彩空间转换和归一化等步骤。这些操作是为了满足YOLO模型的输入要求，确保图像数据能够被模型正确解析。
   • 检测与识别阶段：预处理后的图像将被送入YOLOv8模型进行目标的检测和识别。模型会输出目标的位置以及相关的类别信息。这一阶段是系统的核心，它利用深度学习算法来识别图像中的各种目标。
   • 界面更新阶段：随着检测结果的产生，界面将实时更新，展示检测框、标注类别，并在界面的表格或条形图中展示检测统计数据。这一步骤使得用户可以直观地看到模型的检测结果，并了解系统的性能。
   • 交互操作：用户可以通过界面提供的按钮执行多种操作，例如保存检测结果、查询作者和版本信息，以及通过下拉菜单筛选和分析特定的检测结果。这些交互功能增加了系统的灵活性和用户的参与度。
   • 媒体控制：用户还可以控制媒体的播放状态，如启动或停止摄像头捕捉、视频播放或图像分析。这为用户提供了更多的控制权，使他们可以根据自己的需要来调整系统的行为。

5.2 登录与账户管理

        在我们的遥感目标检测系统中，除了提供高效准确的多目标检测功能，我们还特别重视用户体验和个性化服务。为此，我们精心设计了一个基于PySide6和SQLite数据库的用户登录界面，这不仅增强了系统的安全性，还极大地提升了用户的便利性和个性化体验。用户在首次使用系统时，可以通过一个简洁直观的界面轻松完成账户的注册和登录。这个过程中，用户的基本信息如用户名和密码将被安全地存储在SQLite数据库中，确保了信息的安全性和隐私保护。

        一旦进入系统，用户便可以享受到丰富的个性化功能。比如，用户可以在账户设置中修改密码，选择一个个性化的头像，这些小细节的自定义选项大大增强了用户的归属感和满意度。此外，账户注销和重新登录功能为用户提供了额外的灵活性，使他们能够在不同的时间和地点方便地使用系统。更为重要的是，每个用户都有自己独立的空间来保存和管理检测结果和设置，这意味着用户可以随时查看历史检测记录，保存特定的设置，甚至导出检测结果以供进一步分析。
        通过这些精心设计的账户管理功能，我们的系统不仅在技术层面上实现了先进的遥感目标检测，还在用户体验层面上提供了高度的个性化服务。这种结合使得用户不仅能够在主界面中实时查看和分析检测结果，还能在登录界面享受便捷的账户管理服务，满足了用户在实时目标检测场景下的各种需求。总的来说，我们的系统旨在为用户提供一个安全、便利且高度个性化的遥感目标检测体验。

下载链接

    若您想获得博文中涉及的实现完整全部资源文件（包括测试图片、视频，py, UI文件，训练数据集、训练代码、界面代码等），这里已打包上传至博主的面包多平台，见可参考博客与视频，已将所有涉及的文件同时打包到里面，点击即可运行，完整文件截图如下：

完整资源中包含数据集及训练代码，环境配置与界面中文字、图片、logo等的修改方法请见视频，项目完整文件下载请见演示与介绍视频的简介处给出：➷➷➷

演示与介绍视频：https://www.bilibili.com/video/BV1wz421o7VZ/

    在文件夹下的资源显示如下，下面的链接中也给出了Python的离线依赖包，读者可在正确安装Anaconda和Pycharm软件后，复制离线依赖包至项目目录下进行安装，另外有详细安装教程：（1）Pycharm软件安装教程；（2）Anaconda软件安装教程；（3）Python环境配置教程；

离线依赖安装教程：https://www.bilibili.com/video/BV1hv421C7g8/
离线依赖库下载链接：https://pan.baidu.com/s/1y6vqa9CtRmC72SQYPh1ZCg?pwd=33z5 （提取码：33z5）

6. 总结与展望

        在本博客中，我们详细介绍了一个基于YOLOv8模型的遥感目标检测系统，还实验了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等模型。系统以模块化的方式设计，充分采用了合理的架构设计，带来良好的可维护性和可扩展性。其用户界面友好，能够提供实时的遥感目标检测和识别结果展示，同时支持用户账户管理，以便于保存和管理检测结果和设置。

        该系统支持摄像头、视频、图像和批量文件等多种输入源，能够满足用户在不同场景下的需求。在后面可以添加更多预训练模型，增加检测和识别的种类；优化用户界面，增强个性化设置；并积极聆听用户反馈，以期不断改进系统，以更好地满足用户的需求。

---

结束语

        由于博主能力有限，博文中提及的方法即使经过试验，也难免会有疏漏之处。希望您能热心指出其中的错误，以便下次修改时能以一个更完美更严谨的样子，呈现在大家面前。同时如果有更好的实现方法也请您不吝赐教。

---

1. Fang W, Wang L, Ren P. Tinier-YOLO: A real-time object detection method for constrained environments[J]. IEEE Access, 2019, 8: 1935-1944. ↩︎

2. Han K, Wang Y, Chen H, et al. A survey on vision transformer[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2022, 45(1): 87-110. ↩︎

3. Wang C Y, Bochkovskiy A, Liao H Y M. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 7464-7475. ↩︎

4. Li C, Li L, Jiang H, et al. YOLOv6: A single-stage object detection framework for industrial applications[J]. arXiv preprint arXiv:2209.02976, 2022. ↩︎

5. Wu W, Liu H, Li L, et al. Application of local fully Convolutional Neural Network combined with YOLO v5 algorithm in small target detection of remote sensing image[J]. PloS one, 2021, 16(10): e0259283. ↩︎