AI香烟检测实战：YOLO11模型训练全过程解析
前言
随着公共场所禁烟政策的推进，智能香烟检测系统已成为维护健康环境的重要工具。今天我们将分享一个完整的AI香烟检测项目，使用最新的YOLO11模型训练出一个能够准确检测香烟的对象检测系统。
📊 项目概览
数据集规模
- 1个检测类别：专注于’smoke’（香烟）检测
- 训练集：大量标注图片用于模型学习
- 验证集：用于训练过程中的模型评估
- 测试集：最终模型性能验证
技术栈
- 深度学习框架：YOLO11检测模型
- 编程语言：Python
- 主要库：ultralytics, torch, opencv
🚀 模型训练配置
核心参数设置
# 训练关键参数
results = model.train(data='smoke_data.yaml', # 数据集配置文件epochs=100, # 训练100轮imgsz=640, # 图像尺寸640x640batch=16, # 批次大小16device='0', # 使用GPU加速# 学习率策略lr0=0.01, # 初始学习率lrf=0.01, # 最终学习率比例momentum=0.937, # SGD动量weight_decay=0.0005, # 权重衰减# 数据增强hsv_h=0.015, # 色调增强hsv_s=0.7, # 饱和度增强degrees=0.0, # 旋转角度translate=0.1, # 平移scale=0.5, # 缩放fliplr=0.5, # 左右翻转mosaic=1.0, # 马赛克增强
)
📈 训练结果分析
最终性能指标
经过83轮训练，我们的模型达到了令人满意的性能：
- Precision: 0.92
- Recall: 0.95
- mAP@50: 0.95
- mAP@50-95: 0.90
- 训练损失：box_loss从2.20降至0.85，cls_loss从3.63降至0.45
训练过程亮点
第1-20轮：模型快速学习基础特征
- mAP@50从0.15提升至0.70
- 损失快速下降，学习效果显著
第21-60轮：性能稳步提升
- mAP@50持续上升至0.85
- 模型开始学习更复杂的香烟特征
第61-83轮：精细调优阶段
- mAP@50最终稳定在0.95
- 模型收敛，性能达到最优
🔧 技术实现要点
1. 数据预处理
def create_data_yaml():"""创建YOLO数据集配置文件"""data_yaml_content = {'path': 'smoke','train': 'images/train','val': 'images/val', 'test': 'images/test','nc': 1, # 1个类别'names': ['smoke'], # 类别名称}return yaml_path
2. 模型训练流程
# 加载预训练模型
model = YOLO('yolo11n.pt')# 开始训练
results = model.train(data='smoke_data.yaml',epochs=100,patience=20, # 早停机制save=True, # 保存最佳模型plots=True, # 生成可视化图表
)
3. 数据增强策略
为了提高模型的泛化能力，我们采用了多种数据增强技术：
- 几何变换：平移、缩放、翻转
- 颜色空间：HSV调整增强色彩多样性
- 马赛克增强：提升检测鲁棒性
📊 可视化结果
训练完成后，系统自动生成了丰富的可视化结果：
训练曲线图 (results.png)
- 展示训练和验证损失的变化趋势
- mAP提升过程一目了然
- 帮助分析模型收敛情况
训练样本展示 (train_batch0.jpg)
- 展示训练过程中的数据增强效果
验证集预测结果对比
真实标签 (val_batch0_labels.jpg)
模型预测结果 (val_batch0_pred.jpg)
- 验证集上的实际预测结果对比
- 直观展示模型的检测能力
🎯 项目亮点
1. 高精度检测
mAP@50达到0.95，在香烟检测任务中表现优秀，能够准确识别大部分场景。
2. 实用性强
Precision和Recall均衡，适用于实时监控系统。
3. 训练稳定
83轮训练过程平稳，没有出现过拟合现象，模型泛化能力良好。
4. 完整工程化
- 自动化训练流程
- 完善的结果可视化
- 便于部署的模型格式
🔮 应用前景
这个AI香烟检测模型可以应用于：
- 公共场所监控：自动检测吸烟行为
- 健康教育：帮助推广禁烟知识
- 智能安防：集成到视频监控系统
- 移动应用：开发吸烟检测APP
💡 总结
通过这次实战，我们成功训练出了一个高性能的香烟检测AI模型。项目展示了从数据准备、模型训练到结果分析的完整流程，为AI在公共健康领域的应用提供了有价值的参考。
项目文件结构：
smoke_results/yolo11n_det_20250714_165749/
├── weights/
│ ├── best.pt # 最佳模型权重
│ └── last.pt # 最新模型权重
├── results.csv # 详细训练数据
├── results.png # 训练曲线图
├── confusion_matrix.png # 混淆矩阵
└── args.yaml # 训练参数配置